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基于显著性的移动图像检索的任务书
一、任务背景
随着智能手机和移动互联网的普及，人们越来越多地将移动设备作为拍照和图片存储的主要手段。据统计，目前全球移动设备中的图像和视频数据量占到整个数据的80%左右。但是这些海量的图像数据导致了一个问题：如何在这些海量的图像中快速准确地找到所需的图像？
传统的图像检索系统通常是基于图像的低级特征（如形状和颜色）进行检索，这种方法唯一的缺点是它不能够考虑到人们脑海中图像的重要元素。因此，在设计图像检索系统时，必须考虑到图像中的显著性信息。
图像显著性是指人类视觉系统中捕捉到的与周围模式脱离较高的元素。设计基于显著性的移动图像检索系统，能够更好地匹配人们的视觉习惯，并提高图像检索系统的准确性和实时性。
二、任务目标
本任务主要目标是设计并实现基于显著性的移动图像检索系统，可以有效地在海量图像库中快速准确地检索出指定的图像。
任务分为以下两个部分：
1.设计并实现基于显著性的图像自动标注系统。
利用图像显著性信息，自动为图像添加语义标签。标签可以是图像中包含的物体类型、场景、颜色等信息，也可以是用户自定义的标签。这个步骤需要使用机器学习技术，例如深度学习，来训练显著性特征提取和分类模型。
2.设计并实现基于显著性的移动图像检索系统。
使用图像标签信息和显著性信息设计并实现图像检索系统。该系统应该支持以下功能：
（1）用户上传或拍摄需要检索的图像。
（2）快速检索图片库，找到与上传图像最相似的图像。
（3）将搜索结果按照相关度进行排序，并将结果返回给用户。
三、任务内容
1.图像特征提取
使用机器视觉和深度学习技术，从图像中提取出显著性特征、纹理特征、颜色特征等，以及图像的其他低级视觉特征。这个过程的关键是特征的提取和选取。
2.图像标注
将提取的显著性和低级特征输入到分类器中，分类器可以学习到特征和标签之间的关系，生成相应的标签。标签可以是图像中包含的物体类型、场景、颜色等信息，也可以是用户自定义的标签。
3.图像检索
将上传或拍摄的图像与图像库中的图像进行比较，将相似度得分最高的图像返回给用户。可以使用传统的基于向量空间模型的检索方法或使用最新的深度学习检索技术来实现图像检索。
4.用户交互
通过图形界面和用户交互设计，实现用户方便上传图像，查看搜索结果和进行交互等操作。设计良好的用户交互可以增加系统的易用性和用户体验。
四、任务成果
1.基于显著性的移动图像检索系统的设计和实现
完成具有基于显著性的图像自动标注和基于显著性的移动图像检索功能的移动端图像处理和检索系统的设计和开发。并在实际使用中能够检索出与上传图像最相似的图像，并在一定的范围内返回排序好的搜索结果。
2.编写技术报告
撰写技术报告，详细描述系统的设计，实现和测试等过程，报告应包含以下内容：
（1）系统架构和设计原理
（2）所使用的技术工具和算法
（3）系统实现的详细过程
（4）系统性能和准确度的测试结果
（5）系统使用和测试过程中的问题解决方法
3.完成演示视频
制作演示视频，展示系统的功能和使用方法。在视频中应介绍系统的设计原理，演示系统的使用过程，包括上传图像，搜索图像，查看搜索结果等操作。
五、任务评估
1.查看结果的相关性分数
通过查看不同结果的相关性分数（AP@k），来评估图像检索系统的精度。
2.检索的速度
测试系统的检索速度，考虑大数据量和实时响应的需求。
3.用户满意度
通过对用户进行调查或观察用户行为来评估用户对该系统的满意度。
六、任务时间
本任务的周期为2个月，具体时间安排如下：
第1-2周：熟悉课题，阅读文献，讨论工作计划
第3-4周：完成图像特征提取和图像标注功能的设计和实现
第5-6周：完成图像检索功能的设计和实现
第7-8周：进行系统综合测试和性能评估，并解决可能存在的问题
第9-10周：撰写技术报告，制作演示视频并发布
七、任务要求
1.了解深度学习和图像处理相关的知识。
2.熟悉计算机视觉、机器学习和图像检索技术。
3.具有良好的编程能力，能够使用Python等编程语言独立完成算法和系统的设计和实现。
4.具有优秀的团队合作能力，并能够与其他成员进行有效的沟通和合作。
5.具备良好的英文阅读和写作能力，能够阅读文献和撰写技术报告。
八、参考文献
[1]Kosinski,M.,Stillwell,D.,&Graepel,T.(2013).Privatetraitsandattributesarepredictablefromdigitalrecordsofhumanbehavior.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,110(15),5802-5805.
[2]Lin,Y.C.,Huang,D.C.,&Morency,L.P.(2013).Join