基于移动众包模式的海量商品图像检索的研究与实现的任务书.docx

基于移动众包模式的海量商品图像检索的研究与实现的任务书
一、任务背景和目的
随着电商行业的迅速发展和商品数量的爆发式增长，海量商品图像检索成为了一项重要的工作。传统的图像检索方法，如基于内容的图像检索和基于特征的图像检索，存在着图像语义识别不准确、时间复杂度高等问题，难以支持海量商品图像的快速检索。因此，需要一种能够高效、准确地处理大量商品图像的技术。
移动众包作为一种新兴的协同计算模式，已经逐渐成为研究者们研究的焦点。它将任务分配给移动设备上的众包工人，采用分布式计算的方式完成任务。移动众包能够有效地利用大量人力资源，解决传统计算模式中存在的时间、空间等方面的限制，具有广阔的应用前景。基于移动众包模式的海量商品图像检索技术的研究和实现，有望有效地解决商品图像检索的问题。
本任务书的目的是通过基于移动众包模式的技术，实现海量商品图像的高效检索。
二、研究内容和技术路线
本研究的主要内容是基于移动众包模式的海量商品图像检索技术的研究和实现。具体包括以下三方面内容：
1、移动众包模式的理论分析和研究。该部分主要研究众包模式的基本理论，并探讨移动众包模式在海量商品图像检索中的应用。
2、海量商品图像特征提取技术的研究。该部分主要研究商品图像的特征提取方法，包括基于深度学习的特征提取方法和基于传统图像处理的特征提取方法，以及这两种方法的优缺点分析。
3、移动众包模式下的海量商品图像检索算法的设计和实现。该部分主要研究在移动众包框架下，如何高效地处理海量商品图像，检索效率如何提高，以及该算法的可伸缩性和可扩展性如何保证。
在技术路线方面，本研究将采用以下步骤：
1、设计海量商品图像检索系统的架构和模块分配，并确定系统的需求和功能。
2、研究移动众包模式的理论和基本原理，分析移动众包模式在海量商品图像检索中的应用前景。
3、设计海量商品图像特征提取算法，并与传统特征提取算法进行对比和分析，确定最终的特征提取方案。
4、设计基于移动众包模式的海量商品图像检索算法，并完成算法实现和性能测试。
5、进行系统测试和实验评估，验证实现的算法和模型的有效性和可行性。
三、预期成果和应用价值
本研究的预期成果是基于移动众包模式的海量商品图像检索技术的研究和实现。该技术将实现下列目标：
1、快速高效的海量商品图像检索算法，能够快速检索出与用户需求相符的商品图像。
2、基于移动众包模式的算法，能够提高系统检索效率和质量，满足海量商品图像快速检索的需求。
3、多模态商品图像检索技术，能够处理不同型号、不同尺寸、不同视角的商品图像，并提供高质量的检索结果。
该研究具有很高的应用价值。通过该技术的应用，可以实现对海量商品图像的高效检索，有望解决传统图像检索方法不能解决的问题。该技术可以广泛应用于电商、广告等领域，提高商品图像检索的效率和准确率，并且可以为用户提供更好的商品推荐和体验。