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基于多特征DS融合策略的图像检索技术研究的中期报告
一、项目背景
随着互联网的发展，图片以日益增长的比例出现在我们的生活中。我们需要利用先进的图像检索技术来管理和检索海量的图像数据。图像检索技术可以为用户提供快速、准确、方便、高效的图像检索服务，以满足人们的视觉需求。因此，图像检索技术是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向之一。
二、研究目的
本研究旨在开发一种基于多特征DS融合策略的图像检索技术，该技术可以利用多种特征进行图像描述，然后将不同特征组合成一个综合的特征向量，并采用DS证据理论来对各个特征进行融合，从而提高图像检索的准确度和鲁棒性。
三、研究内容和进展
1.图像特征提取和描述
针对图像特征提取和描述问题，我们使用了SIFT、SURF、LBP、HOG等经典的特征提取算法。从图像库中随机选取了500张图像进行测试，通过对比实验发现，各个特征提取方法在不同场景下的表现存在一定的差异。特别是在对于嘈杂环境下的图像检索中，采用多种特征提取方法可以显著提高图像检索准确度。
2.特征融合策略
我们使用了证据理论中的DS理论进行特征融合。将不同特征值视为不同证据，使用DS规则来对证据进行融合。测试结果表明，使用DS规则进行特征融合可以避免信息冲突，提高检索准确率。
3.实验结果
我们在Caltech101和OxfordBuilding数据集上对所提出的图像检索技术进行了实验。实验结果表明，所提出的技术与单一特征方法相比，准确率提高了约10%左右。同时，与其他多特征融合方法相比，该方法的具有更好的效果。
四、未来工作计划
未来的工作将进一步完善所提出的图像检索技术，并将其应用于更广泛的图像检索领域。我们还将探索新的特征提取方法，以提高图像检索的鲁棒性和准确性。同时，我们将努力开发更高效的特征融合策略，以适应不同场景下的图像检索需求。