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基于度量学习的图像检索关键技术研究的开题报告
一、选题背景
随着数字图像的广泛应用，如何快速、准确地从海量图像库中检索目标图像成为一种迫切需要解决的问题。图像检索是一项非常热门的研究领域，涉及多个领域，如计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习等。度量学习是一种重要的机器学习技术，可以有效的解决图像检索中存在的问题。因此，在图像检索中，基于度量学习的方法是非常重要的。
二、研究目的
本研究旨在探索和研究基于度量学习的图像检索方法，以提高图像检索的准确率和效率。
三、研究内容
（一）图像特征描述方法
图像特征描述是图像检索中的关键步骤，也是度量学习的基础。本研究将研究并实现基于局部特征的图像描述方法，如SIFT、SURF和ORB等。
（二）度量学习算法
度量学习是一种通过学习相似度度量函数来实现数据分类或聚类的方法。本研究将研究并实现基于度量学习的算法，如KNN、SVM和深度学习等。
（三）图像检索评价方法
对于图像检索系统，评价方法是必不可少的。因此，本研究将研究并实现准确率、召回率、F1值和平均准确率等常用的评价指标，以评估图像检索系统的性能。
四、研究意义
图像检索是一项具有广泛应用前景的技术，如图像搜索引擎、智能图像处理等。本研究将探讨基于度量学习的图像检索方法，并将其应用到实际应用场景中，以提高图像检索的准确率和效率，为图像检索技术的发展做出贡献。
五、研究方法
（一）理论分析：对基于度量学习的图像检索技术进行理论分析和探讨，重点研究局部特征提取、相似度度量函数学习和分类器设计等关键问题。
（二）算法实现：实现和比较不同的度量学习算法，如KNN、SVM和深度学习等。
（三）系统设计：根据研究的结果设计和实现基于度量学习的图像检索系统，使用常用的评价指标进行系统性能评估。
六、预期结果
（一）实现基于局部特征的图像特征描述方法，包括SIFT、SURF和ORB等。
（二）实现基于度量学习的算法，并比较不同算法的性能。
（三）设计和实现基于度量学习的图像检索系统，并使用常用的评价指标进行系统性能评估。
七、研究进度安排
时间节点研究任务
1-2周对图像检索技术进行相关文献调研和学习
3-4周研究和实现基于局部特征的图像特征描述方法
5-6周研究和实现基于度量学习的算法
7-8周设计和实现基于度量学习的图像检索系统
9-10周对图像检索系统进行性能评估和优化
11-12周撰写毕业论文和报告，准备答辩
八、参考文献
1.Jia-GuangSun,Sheng-LiangYang,Chun-GuangLi,Yong-DuanSong.ImageRetrievalwithMultipleFeaturesandDistanceLearning[C]
2.ZhaoX,LiX,WangX,etal.Deepmetriclearningmethodsforimageretrieval:Asurvey[C]
3.张延林.图像检索关键技术研究[D].燕山大学,2013.