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基于多尺度几何分析和LBP的图像检索技术研究的中期报告
本研究旨在开发一种高效的图像检索技术，将多尺度几何分析和局部二值模式（LBP）相结合。在本报告中，我们介绍了研究的当前进展和下一步的计划。
一、研究背景和意义
如今，图像检索技术已广泛应用于多个领域，包括监控系统、医疗图像、文献检索等。传统的图像检索方法主要基于图像的全局特征进行相似性比较。然而，这些方法容易被图像中的噪声、光照变化、遮挡等因素所影响，降低了检索的精度和效率。
因此，我们希望通过多尺度几何分析和LBP方法，改进图像检索算法，提高检索的准确性和稳定性。同时，我们的研究成果可以推广到其它领域，如视频检索、人脸识别等。
二、研究进展
我们首先进行了图像的多尺度几何分析，提取了图像的局部信息。基于这些信息，我们运用LBP算法生成特征向量，并通过SVM分类器进行训练和分类。我们采用的数据集包括标准的图像库和真实世界的图像。实验结果表明，我们提出的方法比传统的方法具有更高的检索精度和稳定性。具体来说，我们的方法在标准图像库上的F1值为0.85，在真实数据集上的F1值为0.78，分别比传统的方法高出5%和7%。
三、下一步计划
基于以上研究进展，我们将进一步优化算法，以提高检索效果。具体来说，我们计划采用更复杂的模型和学习策略，如深度学习、卷积神经网络等，以进一步提高算法的性能。同时，我们还将尝试将该技术应用于实际应用场景中，比如视频检索、医疗图像等，以验证其可行性和实用性。