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基于内容的图像检索若干关键问题研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网和数字化技术的快速发展，图片已经成为人们获取信息和表达意见的主要方式之一，而图像检索技术能够帮助人们更加快速、准确地获取所需的信息或图片。基于内容的图像检索技术利用图像的内容特征，实现对图像的自动识别、分类和检索。这一技术在搜索引擎、图像数据库、图像自动化分析、视频监控等领域都有广泛应用，具有重要的理论价值和实际应用价值。
基于内容的图像检索一直是计算机视觉领域的一个热点问题，但由于图像的多样性和复杂性，其研究仍面临许多挑战。因此，针对基于内容的图像检索若干关键问题的研究有着重要的意义。本文将重点研究以下几个方面的问题：
1、特征提取和表示：图像的内容特征直接影响基于内容的图像检索结果的准确性和效率。因此，如何有效提取和表示图像的特征是该领域的关键问题之一。
2、相似性度量：相似性度量是基于内容的图像检索的核心问题，它能够衡量不同图像之间的差异程度。如何设计高效的相似性度量方法是该领域的另一个研究方向。
3、多样性问题：基于内容的图像检索需要考虑多样性问题，即在满足用户查询需求的基础上，尽可能地提供多样化的搜索结果。如何实现多样化的图像检索结果是该领域的又一个研究方向。
二、研究内容和技术路线
本文将采用以下技术路线进行研究：
1、特征提取和表示：本文将研究图像的主题、颜色、形状、纹理等多维特征，将这些特征有机结合，提取并有效地表达图像的内容特征。
2、相似性度量：本文将提出一种基于近似最近邻搜索（ANN）的相似性度量方法，结合图像的特征向量，将海量的图像数据快速地检索出相似的图像。
3、多样性问题：本文将引入基于聚类的多样性策略来实现图像检索结果的多样性。在保证满足用户查询需求的前提下，该策略能够尽可能地提供多样化的搜索结果。
三、预期研究结果
通过对基于内容的图像检索若干关键问题的研究，本研究预期达到以下几点结果：
1、提出一种高效的特征提取和表示方法，能够有效地提高基于内容的图像检索的准确性和效率。
2、提出一种基于ANN的相似性度量方法，能够在海量的图像数据中快速地检索出相似的图像。
3、提出一种基于聚类的多样性策略，能够在保证满足用户查询需求的前提下，尽可能地提供多样化的图像检索结果。
四、研究进展和计划
目前，本研究已经完成了部分内容的文献调研和理论研究，初步了解了基于内容的图像检索的相关理论和技术，为后续研究打下了良好的基础。接下来的研究计划如下：
1、深入研究和掌握基于内容的图像检索相关技术和理论。
2、设计和实现基于高效特征提取和表示方法的基于内容的图像检索技术。
3、设计和实现基于近似最近邻搜索的相似性度量方法。
4、设计和实现基于聚类的多样性策略。
5、实验验证和分析，评估所提出方法的性能和效果，并与已有方法进行对比。
本研究计划在1年内完成。