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基于内容的图像相关反馈检索技术研究的任务书
任务书：基于内容的图像相关反馈检索技术研究
一、研究目的
随着互联网的快速发展，图像在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。与此同时，图像处理技术也不断地得到了提升和应用。在这种情况下，图像检索技术就变得尤为重要。基于内容的图像相关反馈检索技术是一种比较先进的图像检索技术，其可以根据用户的反馈，快速地检索出用户所需要的图像。
因此，本研究的目的是深入研究基于内容的图像相关反馈检索技术，探索其在实际应用中的可行性和效果，为实现更高效、精准的图像检索提供技术支撑。
二、研究内容和任务
本研究将对基于内容的图像相关反馈检索技术进行深入研究，包括以下内容：
1.基于内容的图像检索技术的理论研究
通过对常用的基于内容的图像检索技术进行深入研究，分析其原理和特点，探讨其优缺点，以及在实际应用中遇到的问题。
2.基于内容的图像相关反馈检索技术的研究
了解基于内容的图像相关反馈检索技术的原理和实现方式，分析其与基于反馈的图像检索技术的区别，探索其在实际检索中的应用效果和优化思路。
3.实验设计和数据准备
基于图像库和实验样本进行实验设计，确定实验方案以及评估指标，准备数据集和实验平台。
4.实验结果分析
结合实验结果，分析基于内容的图像相关反馈检索技术在实际应用中的效果，探讨其影响因素以及优化方向。
5.结论和展望
基于以上研究内容和结果，总结应用基于内容的图像相关反馈检索技术的优势和不足，提出进一步优化和应用的展望和建议。
三、研究方法和技术路线
1.文献综述法
通过查阅文献，了解国内外基于内容的图像检索技术的发展历程和实现方式，对比不同技术的优缺点，确定研究方向和重点。
2.实验研究法
选择适当的图像库和样本，设计实验方案，进行实验数据的收集、整理和分析。
3.统计方法
运用统计学分析工具，对实验数据进行统计分析，展示和总结实验结果。
4.深度学习技术
利用目前热门的深度学习技术，对图像进行特征提取和分类，以提高图像检索的准确性和速度。
技术路线：文献综述法——实验研究法——数据分析方法——深度学习技术。
四、研究计划
本研究计划共包括以下阶段：
1.文献调研和实验准备阶段（1个月）
2.实验数据的收集和整理阶段（2个月）
3.实验数据的分析和实验结果的展示阶段（2个月）
4.结论和展望阶段（1个月）
五、预期成果
1.探索基于内容的图像相关反馈检索技术在实际应用中的优劣势。
2.提出基于内容的图像相关反馈检索技术的优化方向和应用建议。
3.提出深度学习技术在图像检索中的应用思路和关键技术。
4.发表相关学术论文1篇。
六、参考文献
1.R.Mehrotra,H.Raghavan,andO.Rishe.Asurveyofcontentbasedimageretrievalsystems.Handbookofmultimediacomputing[M].CRCPress,1998.
2.任纪民,于海鹏,芦荟.基于内容的图像检索进展[J].工程图学学报,2004(3):37-44.
3.KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun.DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification[J].IEEEInternationalConferenceonComputerVision,2015.
4.郑屹晨,刘波,陈正华.基于卷积神经网络的图像检索及其应用研究[J].计算机应用研究,2017(4):1061-1065.