基于自适应特征综合的图像检索技术研究的中期报告.docx

基于自适应特征综合的图像检索技术研究的中期报告
一、研究背景
图像检索是在海量图像数据中找到目标图像的过程，是计算机视觉领域的重要研究方向。传统的基于文本检索的方法只能通过对图像中的文字进行关键词检索来实现图像检索，不能很好地满足用户的需求。而基于特征检索的方法则可以通过对图像颜色、纹理、形状等特征进行提取和匹配来实现更准确快速的图像检索。
二、研究目标
本研究旨在提出一种基于自适应特征综合的图像检索技术，以提高图像检索的准确性和效率。具体研究内容包括：
1.提出一种自适应特征融合的算法，可以根据不同图像的特点自动选择合适的特征进行融合，提高检索准确性。
2.设计一个基于多特征匹配的图像检索模型，可以同时利用颜色、纹理、形状等多种特征进行匹配，进一步提高检索准确性。
3.实现一个实用的图像检索系统，对比实验验证所提出算法的有效性和优越性。
三、进展情况
在研究初期，我们主要做了以下工作：
1.综述了现有的图像检索技术，分析了其优缺点。
2.建立了一个基于自适应特征综合的图像检索算法，包括特征提取、特征选择和特征融合三个步骤。
3.实现了一个基于多特征匹配的图像检索模型，可以对颜色、纹理、形状等多种特征进行匹配。
4.训练了一个小规模的图像数据集，利用所提出算法进行了实验，并与传统的基于颜色直方图和基于SIFT特征的方法进行了对比。
五、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.提出一种基于自适应特征综合的图像检索算法，在真实数据集上进行实验并证明其有效性。
2.设计一个基于多特征匹配的图像检索模型以及实用的图像检索系统，以便更好地演示所提出的算法。
3.发表相关研究论文，提供基于自适应特征综合的图像检索技术的解决方案。