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基于量化学习的大规模图像检索方法研究的任务书
任务书
一、任务的背景和目的
随着数字图像及其应用的越来越广泛，图像检索成为了一个重要的研究方向。然而，对于大规模图像检索来说，传统的基于文本或手工特征的方法难以应对。因此，基于量化学习的大规模图像检索方法研究成为了一个备受关注的话题。
本研究的目的是探究利用量化学习来解决大规模图像检索问题的方法，通过对大量图像进行特征提取、降维和量化，将图像表示为低维的二进制码，并设计相应的哈希索引结构以提高检索效率和精度。该研究可为实际应用场景（比如视频监控、图像搜索等）提供支持。
二、任务的内容和计划
1.分析已有的基于量化学习的大规模图像检索方法并进行比较分析，总结其研究现状、优缺点等；
2.收集大规模图像数据，进行数据清洗和预处理，提取出适合量化的高维特征；
3.利用降维技术将高维特征降低到合适的维度；
4.设计二进制编码算法和哈希函数以生成相应的哈希码；
5.基于哈希码设计索引结构以提高检索效率；
6.在经典数据集上进行实验和性能评估，对实验结果进行分析和验证。
参考文献：
[1]BianH,WuL,HuangX,etal.ScalableImageRetrievalviaProbabilisticMulti-LabelQuantization[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2017,27(6):2702-2714.
[2]ShenJ,XueJH,NieFP,etal.LearningBinaryCodeforLarge-scaleImageRetrieval[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2015,37(11):2264-2277.
[3]LiuW,WangJ,JiR,etal.SupervisedHashingwithKernels[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2012,21(9):4104-4114.
三、任务的时间进度和经费预算
时间进度：
第一阶段：文献研究和数据准备（2个月）
第二阶段：特征提取、降维和量化（3个月）
第三阶段：哈希编码和索引结构设计（3个月）
第四阶段：实验和结果分析（2个月）
经费预算：
设备和硬件：100000元
人员及培训经费：200000元
数据采集和实验费用：50000元
其他费用：50000元
四、任务的负责人和研究成员
负责人：
XXX（职位），从事图像处理、模式识别等领域研究多年，具有丰富的理论和实践经验。
研究成员：
XXX（职位）：主要负责数据采集和预处理工作。
XXX（职位）：主要负责特征提取、降维和量化工作。
XXX（职位）：主要负责哈希编码和索引结构设计工作。
XXX（职位）：主要负责实验和结果分析工作。