海量近似重复图像检索研究的中期报告.docx

海量近似重复图像检索研究的中期报告
近似重复图像检索是计算机视觉领域的重要研究方向之一，也是许多应用领域的基础技术，如图像管理、图像搜索、版权保护等。本研究的重点是在海量图像集合中快速检索相似度高的近似重复图像，以解决大规模图像处理和管理问题。
1.研究背景与意义：
随着数码相机和移动智能设备的普及，人们拍摄、存储和分享的数码图像数量不断增加。这些图像可能存在近似重复、修改复制、图像合成等问题，对于图像检索和版权保护等应用而言，会产生诸如算法复杂度高、数据容量大、精度低等问题。针对这些问题，我们需要开展基于图像相似性的大规模近似重复图像检索技术研究，提高图像检索与管理的效率和准确性。该技术对图像版权管理、网络安全、情报分析等领域具有广泛的应用前景。
2.研究目标与内容：
本研究旨在对海量近似重复图像进行高效检索技术研究，具体研究内容包括：
（1）提出一种基于图像结构特征分析的近似重复图像检索算法。
（2）对检索算法进行有效性评估，并与现有方法进行比较。
（3）实现算法并进行性能测试，包括检索速度、检索精度等方面。
3.研究方法：
本研究将采用基于两级倒排索引的算法框架，首先利用图像特征进行处理和表示，得到高维特征向量。根据近似重复图像检索的特点，利用局部相似性比对（LSP）算法得到所有图像的局部相似性分值，并采用哈希算法和倒排表结构对相似度高的图像进行归类和索引。最后，根据查询向量进行相关性比对和排序，给出相应的检索结果。
4.研究进展与计划：
目前，我们已经完成了基于图像特征处理和表示的部分工作，并初步实现了近似重复图像检索的算法框架，对算法进行了初步实验和准确性评估。接下来，我们将继续完善算法的细节和实现方案，进一步提高算法的检索效率和精度。同时，我们还将在实际数据集上进行性能测试和应用实验，验证算法的实际效果。