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基于多特征DS融合策略的图像检索技术研究的开题报告
一、选题背景及意义
图像检索的应用越来越广泛，如图书馆的图像检索系统、在线购物网站中的搜索引擎等。而图像检索技术的性能不能仅依赖于单一的图像特征。因此，如何将多种特征进行有效融合，提高图像检索的准确性成为了研究的热点之一。
目前，常用的图像特征包括色彩、纹理、形状等。其中，颜色特征广泛应用于图像检索和分类领域，因其可用于图像的快速匹配，具有计算速度快，计算量小，易于实现等优点。但在某些实际应用中，单一颜色特征的检索性能不够理想。
因此，本研究选取多种特征，设计多特征DS融合策略，以提高图像检索准确性，为相关领域提供新的技术支持。
二、研究内容及目标
本研究的主要内容是基于多特征DS融合策略的图像检索技术研究。研究目标是构建一个性能较好的图像检索系统，具体实现：
1.研究颜色、纹理、形状等多种特征的提取方法，并分别进行实验探究其检索效果；
2.基于DS证据理论，构建多特征的融合模型，融合多种特征，并比较其与单一特征的检索效果差异；
3.实际应用中，图像数据量很大，如何快速搜索图像在系统中也是一个重要的问题。因此，本研究还将研究基于索引技术的图像快速搜索方法。
三、研究方法及步骤
本研究采用实验室内部收集的图像数据集，数据集中包含不同类别的图像，如花卉、交通工具、户外场景、动物等。
具体步骤如下：
1.研究颜色、纹理、形状等多种特征的提取方法，并分别进行实验探究其检索效果。
2.搭建基于DS证据理论的多特征融合模型，将多种特征进行融合，并比较其与单一特征的检索效果差异。
3.实验中，应用倒排索引技术，提高图像快速搜索效率。
四、预期成果及意义
本研究预期达到如下成果：
1.实现一个性能较好的图像检索系统，检索准确率达到较高水平。
2.研究出多特征DS融合策略，提高图像检索的准确性，为相关领域提供新的技术支撑。
3.探究基于索引技术的图像快速搜索方法，为实际应用提供技术支持。
综上所述，本研究将探究多特征DS融合策略的图像检索技术，研究成果对图像检索和分类领域具有重要的实际应用价值。