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面向显著区域的图像多特征融合检索技术研究的中期报告
研究背景和意义：
随着数字图像数量的不断增长，图像检索成为一个重要的研究领域。传统的图像检索方法主要是使用颜色、纹理等单一特征进行检索，但是这种方法存在一些缺陷，如无法有效区分相似的图片、缺乏语义信息等。
为了解决这些问题，目前的研究趋势是将多种特征融合起来进行图像检索。例如，将颜色、纹理、形状、空间布局等多种特征组合起来进行检索，可以有效提高检索准确率和检索效率。
本研究旨在探究面向显著区域的图像多特征融合检索技术，通过选择显著区域以提高检索准确性，同时综合多种特征进行图像检索，实现高效准确的图像检索。
研究方法：
本研究采用以下步骤进行多特征融合检索技术的研究：
1.首先利用显著区域检测算法，对图像进行显著区域的提取。
2.在提取出的显著区域中，采用颜色、形状、纹理等多个特征进行特征提取。
3.将多个特征进行加权融合，得到最终特征向量。
4.采用最优匹配算法，对数据库中的图像进行检索。
5.对比实验结果，分析多特征融合检索技术的效果和优劣之处，并提出改进意见。
研究预期成果：
1.设计并实现一种面向显著区域的图像多特征融合检索技术。
2.在大量图像数据库上进行测试，评估该技术的检索准确率和检索效率。
3.分析该技术在不同场景、不同数据库中的适用性和优越性。
4.发表学术论文，以期为图像检索领域的发展做出一定贡献。