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基于内容的花卉图像检索算法研究的中期报告
一、研究背景
在日常生活中，花卉作为一种具有观赏和装饰作用的植物，受到了很多人的喜爱和青睐。然而，由于种类繁多，许多人在想要查找某一种花卉的时候存在着较大的困难，而传统的文本检索在一些情况下也无法满足需求。基于此，花卉图像检索技术应运而生，可以通过输入花卉的图像，搜索出与之相似的花卉图像或花卉信息，极大地方便了人们的生活。
二、研究内容
本文的研究内容为基于内容的花卉图像检索算法。具体来说，研究目的是建立一种较为准确和高效的花卉图像检索方法，使得用户能够通过输入一张花卉图像，快速地找到与之相似的花卉图像。
三、研究方法
本文采用的研究方法分为三个步骤：
（1）特征提取
对于输入的花卉图像，需要将其进行特征提取，得到一个能够代表该图像特征的向量。本文采用的是基于深度学习模型的特征提取方法，即将已经预训练好的卷积神经网络模型应用于输入图像中，并从最后一层得到特征向量。
（2）特征匹配
在特征提取之后，需要将提取出来的特征向量与数据库中已有的花卉图像的特征向量进行匹配。本文采用的是余弦相似度作为特征匹配的方法，将输入图像与数据库中所有花卉图像的特征向量分别进行余弦相似度计算，筛选出与输入图像余弦相似度最高的几张花卉图像。
（3）结果展示
最后，在匹配完成后，使用Web技术将筛选出的相似花卉图像以及有关花卉的信息进行展示。
四、预期成果
本文预期成果主要为：
（1）设计出较为准确和高效的花卉图像检索算法。
（2）实现基于内容的花卉图像检索系统。
（3）完成系统的测试与评估，验证系统的实用性和性能优劣。
五、研究意义
（1）提高花卉图像检索的准确性和效率，方便用户查找所需的花卉图像。
（2）拓展花卉图像检索应用领域，如景观设计、花卉种植等领域，为相关行业提供技术支持。
（3）推广和普及深度学习及Web技术在花卉图像检索领域的应用，扩大技术的影响力。