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基于双关键字的图像检索模型及系统的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网的普及，数字图像在生活中得到了广泛应用，如社交网络、在线购物、广告宣传等等。为了更好地满足人们的需求，提高图像检索的效率和准确率，开发基于关键字的图像检索系统已成为研究的热点之一。但是，传统的基于单一关键字的图像检索方法面临着一些挑战，例如：同一张图片可以有多种解释，同一种图片可以用不同的单词来描述，这些都会导致传统的单一关键字的图像检索效果不佳。为此，本研究将尝试开发一种基于双关键字的图像检索模型及系统，来提高图像检索的效率和准确率。
二、研究内容和方向
本研究将建立一个基于双关键字的图像检索模型及系统，具体包括以下内容：
1.构建图像数据库
本研究将使用广泛使用的图像数据库，如COCO、ImageNet等来构建一个大规模的图像数据库，用于训练和测试图像检索模型。
2.提取图像特征
本研究将使用卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征向量，以便于计算图像之间的相似度。
3.建立双关键字模型
本研究将基于双关键字来建立一个图像检索模型，以解决传统单一关键字的局限性。具体来说，将引入基于分布式表示的词向量模型，如word2vec、GloVe等来对每个关键字进行向量化，然后将两个关键字的向量进行融合，得到一个综合的双关键字向量，用于描述每张图片。
4.设计图像检索系统
本研究将以Web应用程序的形式设计图像检索系统，用户可以通过输入两个关键字来搜索相应的图片。系统将根据用户输入的关键字对每张图片进行特征提取，并计算和用户输入关键字向量之间的相似度，最终返回与用户输入最相似的图片。
三、研究方法和技术路线
1.数据收集和预处理
本研究将使用开源的数据集，如COCO、ImageNet等，通过爬虫程序爬取数据集中的图片及其相关标签，并将其转换为可以输入到卷积神经网络中的格式，例如JPEG格式。
2.图像特征提取
本研究将使用先进的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG等来提取每张图片的特征向量。这些模型已经在图像分类和物体检测任务中取得了很好的效果。
3.双关键字模型的建立
本研究将选择Word2Vec、GloVe等模型来将单一关键字转换成向量，并使用基于注意力机制的技术来融合这两个关键字向量，得到一个综合的双关键字向量。
4.图像检索系统的设计和实现
本研究将使用Python语言和相应的Web开发框架，如Flask等，来实现一个基于双关键字的图像检索系统。用户可以在系统中输入两个关键字，然后系统将返回最匹配的图片结果。
四、预期成果和创新点
1.提出一种基于双关键字的图像检索模型，能够有效提高图像检索的效率和准确率。
2.实现一个基于双关键字的图像检索系统，可以方便地进行图像搜索并返回与用户查询最相似的图片。
3.研究关键字向量化和双关键字融合的技术，为解决图像检索中传统单一关键字的局限性提供新思路。
总之，本研究将开发一种基于双关键字的图像检索模型及系统，通过使用双关键字的方式来描述图片，能够有效解决传统单一关键字的局限性，为图像检索技术的进一步提升和发展做出贡献。