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基于机器学习的图像检索方法研究的任务书
背景
随着互联网的快速发展，人类生产和消费的数据量越来越大，其中就包括大量的图像数据。如何高效准确地检索出某一特定的图片，已成为机器学习领域的研究热点之一。图像检索技术正在被广泛应用于各种领域，如智能监控、医疗图像分析、图像识别、图像搜索等应用。
任务
在此背景下，我们的任务是研究一种基于机器学习的图像检索方法。该方法能够实现对一定数量的数据集中的图片进行自动检索，按照相似度排序并输出较为接近的图片。通过此项研究，我们可以更深入地了解图像检索技术的原理及其应用，为该领域的进一步发展提供助力。
具体任务如下：
1.研究常见的图像检索方法，例如传统的基于颜色和纹理特征的检索方法，基于深度学习算法的检索方法，以及近年来广受关注的基于生成对抗网络（GAN）的检索方法，并比较它们在图像检索的准确率、效率、可扩展性及应用场景等方面的优劣。
2.了解常用的图像特征提取算法，包括SIFT、SURF、HOG、LBP等算法，并研究它们在不同场景下的适用性及优缺点。
3.设计并实现一种基于机器学习的图像检索方法，包括数据预处理、图像特征提取、相似度计算、排序及输出等步骤。其中，需要选取适当的特征提取算法和相似度计算方法，并应用深度学习技术提升图像检索的精度和效率。
4.对比实验结果，评估所设计的图像检索方法的性能表现，包括准确率、召回率、F1值、处理时间等指标，分析所设计方法的优缺点，指出改进方向。
5.实现一个基于机器学习的图像检索应用程序，并为该应用程序编写详细的使用说明书，以便更好的实现该技术在实际环境中的应用。
要求
本任务要求申请人具备以下知识、技能和素质：
1.具备扎实的机器学习理论背景和算法基础；
2.熟练掌握常用的图像处理、计算机视觉和深度学习算法；
3.熟练使用编程语言，如Python、Matlab等；
4.具有较强的独立分析和解决问题的能力；
5.具有良好的沟通和团队合作能力。
预期成果
本任务预期的成果有：
1.一份详细的研究报告，包含对图像检索技术的了解和一些现有的算法的比较，对所设计的基于机器学习的图像检索方法进行详细的阐述；
2.实现一个完整的基于机器学习的图像检索应用程序；
3.一份详细的使用说明书，方便用户使用该应用程序；
4.论文或者出版物，将研究成果发表在国际会议上或者发表在机器学习相关领域的期刊上。
参考文献
1.KadirA,BradyM.Saliency,ScaleandImageDescription,InternationalJournalofComputerVision,2001,45(2):83-105.
2.LoweDG.DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints,InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.
3.DalalN,TriggsB.HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection,ComputerVisionandPatternRecognition,2005:886-893.
4.OjalaT,PietikainenM,HarwoodD.AComparativeStudyofTextureMeasureswithClassificationBasedonFeatureDistributions,PatternRecognition,1996,29(1):51-59.
5.GoodfellowI,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.GenerativeAdversarialNetworks,AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems27,CurranAssociates,Inc.,2014:2672-2680.
6.SimonyanK,ZissermanA.VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition,ComputerScience,2014.
7.KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun.DeepResidualLearningforImageRecognition,ComputerVisionandPatternRecognition,2016:770-778.
8.WeiX,ShenM,ZhangJ,etal.DeepConvolutionalNeuralNetworksforImageRetrieval:ASurvey.arXiv:1902.09615,2019.