鞋印图像多标签聚类算法研究的开题报告.docx

鞋印图像多标签聚类算法研究的开题报告
开题报告
一、选题背景及意义
随着电商行业的迅速发展，网购已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而鞋子也是人们网购的重要品类之一。然而，在网购鞋子的过程中，往往存在着尺码不符、颜色与图片不符、材质与描述不符等问题，这些问题往往是由于缺乏标准的鞋子图像数据集和准确的图像识别算法所导致的。
针对上述问题，本研究以鞋印图像作为研究对象，以多标签聚类算法为核心，旨在实现鞋印图像的自动识别和精准分类，提高鞋子图像数据集的质量和准确性，从而为消费者网购提供更好的服务和体验。
二、研究内容及方法
2.1研究内容
本研究主要包括以下内容：
（1）鞋印图像数据集的构建
本研究将通过爬虫技术从网上获取大量的鞋印图像，并对这些图像进行筛选和分类，构建一个标准的鞋印图像数据集。
（2）鞋印图像的特征提取
本研究将通过深度学习技术，提取鞋印图像的特征信息，以便后续的聚类分类工作。
（3）多标签聚类算法的设计和实现
本研究将设计一种基于半监督多标签聚类算法，对鞋印图像进行分类。在聚类过程中，考虑到鞋子的多个方面（如颜色、款式、品牌等），将对鞋印图像进行多标签分类，使分类结果更加精准。
（4）算法的评估和优化
本研究将通过对算法的准确性、召回率、F1值等评价指标进行评估，对算法进行优化，提高聚类效果和分类精度。
2.2研究方法
本研究将采用以下研究方法：
（1）文献综述法
通过对鞋印图像识别和聚类分类领域的相关文献进行全面综述，了解目前研究状况和研究趋势，为本研究提供参考和借鉴。
（2）数据爬虫法
通过python等编程语言编写爬虫程序，从互联网上获取大量的鞋印图像数据，并对数据进行预处理和分类。
（3）深度学习技术
本研究将采用基于深度学习的图像特征提取方法，提取鞋印图像的特征信息。
（4）基于多标签聚类算法的分类方法
本研究将设计一种基于半监督多标签聚类算法，对鞋印图像进行分类。在聚类过程中，考虑到鞋子的多个方面（如颜色、款式、品牌等），进行多标签分类，以提高分类精度。
（5）算法评估和优化
本研究将通过对算法的准确性、召回率、F1值等评价指标进行评估和优化，提高聚类效果和分类精度。
三、研究预期成果
本研究的预期成果包括以下几个方面：
（1）鞋印图像数据集构建
本研究将构建一个标准的鞋印图像数据集，为下一步的算法研究提供基础。
（2）基于深度学习的特征提取
本研究将通过深度学习技术，提取鞋印图像的特征信息，提高鞋印图像的识别精度。
（3）多标签聚类算法的设计和实现
本研究将设计一种基于半监督多标签聚类算法，提高鞋印图像的分类准确性。
（4）算法的优化和评估
本研究将通过对算法的准确性、召回率、F1值等评价指标进行评估和优化，提高聚类效果和分类精度。
四、研究计划及进度
时间表
|时间节点|研究内容|
|------|--------|
|2021年9月-2021年11月|文献综述，数据爬虫，鞋印图像数据集的构建|
|2021年11月-2022年1月|基于深度学习的特征提取和半监督聚类算法的设计|
|2022年1月-2022年3月|算法实现和优化|
|2022年3月-2022年4月|算法评估和论文撰写|
|2022年4月-2022年5月|论文修改和答辩准备|
预计完成时间：2022年5月
五、参考文献
[1]Wang,S.,Jiang,H.,Li,Z.,Liu,T.,&Xu,F.(2021).CR-LBPfeaturebasedonaggressiveensembleclusteringforshoetraceimagerecognition.OpticalEngineering,60(1),013105.
[2]Feng,Z.,Zhang,H.,&Tian,Y.(2018,September).Shoeprintclusteringmethodbasedonhigh-dimensionalfeatureextraction.In201811thInternationalconferenceonintelligentcomputationtechnologyandautomation(ICICTA)(pp.291-295).IEEE.
[3]Ma,H.,Li,L.,&Zhang,Q.(2020).Amulti-objectiveoptimizationmodelforshoeprintimageclustering.FutureGenerationComputerSystems,105,463-470.
[4]Zhang,L.,&Chao,H.(2017,September).Afasthigh-dimensionalclusteringalgorithmforshoeprintimageidentificati