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基于SVM和粗糙集的图像检索相关反馈技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着互联网技术和数据存储能力的不断提高，图像检索已经成为了一个重要的研究方向。而在图像检索中的相关反馈技术是提高检索效果的重要手段之一。关于相关反馈技术，已经涌现了很多的算法和方法，但是如何进一步提高相关反馈的精度，是目前亟待解决的问题之一。因此，本文拟以SVM和粗糙集为基础，研究图像检索相关反馈的进一步提高精度的方法。
二、研究内容和技术路线
本文研究内容主要包括以下几个方面：
（1）对传统的图像检索相关反馈技术进行分析归纳，总结其局限性和优点。
（2）以SVM和粗糙集为基础，研究新的图像检索相关反馈算法，提供更为有效的相关反馈处理方法。
（3）通过实验数据的对比和分析来验证本文提出的方法在相关反馈检索准确度和性能上的提升。
本文技术路线如下：
（1）图像检索中相关反馈技术的总结归纳
对图像检索中相关反馈技术进行总结归纳，分析其优缺点、相关反馈的过程和实现步骤。
（2）SVM和粗糙集的研究及其在图像检索中的应用
分析SVM和粗糙集的基本原理及其在数据挖掘中的应用，在此基础上，提出将SVM和粗糙集应用于图像检索相关反馈算法中的新方法。
（3）新的图像检索相关反馈算法的设计和实现
在上述方法的基础之上，设计和实现新的图像检索相关反馈算法，通过融合SVM和粗糙集的方式改进图像检索相关反馈算法。
（4）实验数据对比和分析
在常见的图像库上测试和比较本文提出的相关反馈算法和传统的相关反馈算法，分析两种算法的检索准确度及其性能。
三、预期研究成果
本文研究的预期成果为：
（1）对传统图像检索技术进行分析总结，提出一种基于SVM和粗糙集的新图像检索相关反馈算法；
（2）设计和实现该算法，并在实验中获得比较优异的相关反馈检索准确度；
（3）利用实验数据对比和分析展示性能优势，说明其在相关反馈效果和处理效率方面的提升。
四、预期经费
本文所涉及的硬件设备、实验材料和相关软件的采购和实验所需的人员和差旅费用，约需要5万余元。其中硬件设备约占总经费的30%，实验材料和相关软件购买费用约占总经费20%，以及人员、差旅、奖金等各项费用约占总经费50%。
五、可行性分析
（1）研究内容明确
本文的研究内容明确，目前已有很多相关的理论支撑和实验基础，为本研究提供了坚实的理论基础和可靠的实验基础。
（2）实验条件已基本具备
本文所需的实验仪器设备、实验材料和相关软件等，基本已经具备。实验室已有相应的服务器、计算机、图像库等实验设备。除此之外，本研究所需采购的硬件和软件，都可以依据项目预算进行购置。
（3）实验人员素质高
本研究将由有多年图像检索相关反馈研究经验的实验人员担任研究负责人，实验人员素质高、配合性强，有比较丰富的实验经验和管理经验，能够确保整个实验过程的顺利实施。
六、预期的研究周期
本研究预计从现在起，需要24个月的时间来完成。其中前12个月主要用于文献综述和理论研究；后12个月主要用于实验设计、实验实施和数据分析等工作。
七、参考文献
[1]薛越,何东伟.基于改进的SVM的图像检索算法[J].计算机研究与发展,2014,(03):621-628.
[2]黄礼陶,李学明.基于粗糙集和支持向量机的高维数据分类研究[J].计算机工程与应用,2018,(10):145-148.
[3]张舒,刘觅,赵晶晶.基于深度神经网络的图像检索研究综述[J].数据分析与知识发现,2020,(02):42-52.
[4]ZhangJ,ChenM,LiF,etal.Improvingvisualcontentretrievalperformanceviaoptimizedkernelnon-negativematrixfactorization[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2012,23(7):962-969.
[5]王旭,陈洁.基于Fisher判别分析与神经网络的图像检索研究[J].计算机科学与应用,2018,(05):144-148.