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基于感兴趣区域的图像检索和聚类方法研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着图像数据的迅速增长，如何高效地检索和聚类这些数据成为了一个重要问题。传统的图像检索和聚类方法通常采用全局特征描述子，如SIFT、SURF等，这种方法在一定程度上可以准确地描述图像的内容。但对于大尺度、复杂场景的图像，这种全局特征描述子存在一定的局限性，难以准确地描述图像中的细节和局部特征。因此，针对这种情况，本课题选择基于感兴趣区域的图像检索和聚类方法进行研究。
二、研究内容
本课题主要研究基于感兴趣区域的图像检索和聚类方法，具体内容如下：
1.感兴趣区域的提取：针对图像中的感兴趣区域，本课题将采用多种算法进行提取，包括基于颜色、纹理和形状的特征描述子，以及深度学习网络中的感兴趣区域提取方法。
2.感兴趣区域的特征提取：提取感兴趣区域的局部特征描述子，包括SIFT、SURF、HOG、LBP等。
3.感兴趣区域的相似性计算：针对感兴趣区域的局部特征描述子，本课题将采用L1、L2距离，余弦相似度等作为相似性度量方法。
4.基于感兴趣区域的图像检索和聚类算法：本课题将使用基于感兴趣区域的K-Means算法进行聚类，并结合基于感兴趣区域的图像检索算法进行检索，实现检索和聚类功能。
三、研究计划
目前，本课题已完成感兴趣区域提取、感兴趣区域的特征提取以及感兴趣区域的相似性计算等工作。接下来，本课题将重点研究基于感兴趣区域的图像检索和聚类算法，并进行实现和测试评估。具体计划如下：
1.研究并实现基于感兴趣区域的K-Means算法，并将其应用到图像聚类中。
2.研究并实现基于感兴趣区域的图像检索算法，并将其应用到图像检索中。
3.对实现的算法进行测试评估，并与传统方法进行对比分析。
4.撰写论文，并进行思路总结和展望。
四、进展情况
目前，本课题已完成感兴趣区域提取、感兴趣区域的特征提取以及感兴趣区域的相似性计算等工作，并初步尝试将其应用于基于感兴趣区域的图像检索和聚类算法中。下一步，将深入研究基于感兴趣区域的图像检索和聚类算法，并进行实现和测试评估。