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基于多特征反馈融合机制的视频检索关键技术研究的任务书
一、研究背景和问题
随着网络视频的爆炸式增长，视频检索已经成为一个非常重要的研究领域。在大量的视频数据中，如何快速、准确的找到目标视频，是视频检索领域需要解决的关键问题。目前，传统的基于文本检索的视频检索方法，由于无法得到视频内容信息，检索效果较为有限。因此，基于视觉特征的视频检索成为了研究的重点。
基于视觉特征的视频检索，通常采用图像处理和机器学习等技术从视频中提取视觉特征，再通过匹配算法进行检索。不过，由于视频的复杂性和多样性，单一的视觉特征往往难以准确地描述视频内容。因此，如何融合多个视觉特征，成为提高视频检索效果的重要手段。
同时，为了进一步提高视频检索效果，需要通过用户的反馈不断优化检索结果。使用用户的反馈信息，可以通过改变查询条件来逐渐减小结果集，提高检索准确度。
因此，本研究旨在探索基于多特征反馈融合机制的视频检索关键技术，以解决传统基于文本检索的视频检索方法的不足，提高视频检索的准确度和效率。
二、研究内容和方法
本研究的主要研究内容包括：
1.多特征提取：通过图像处理和机器学习等技术，分别提取视频的多个视觉特征，包括颜色、纹理、形状等特征，以应对视频内容复杂多样的问题。
2.特征融合：采用特征融合技术将多个视觉特征整合在一起，形成更全面的视频特征向量。此外，考虑融合后的特征可能存在冗余和噪声等问题，需要采用特征选择和特征降维等方法进行处理，以确保融合后的特征的有效性和高效性。
3.反馈机制：引入用户反馈信息，通过对用户反馈的响应，逐步调整查询条件，减小结果集。反馈机制主要包括正反馈和负反馈。当用户给出正反馈时，加强相关特征的权重，同时减弱不相关特征的权重，直到结果集满足用户需求。当用户给出负反馈时，削弱相关特征的权重，加强不相关特征的权重。
本研究的研究方法主要包括：文献综述、数据采集、特征提取、特征融合、反馈机制的设计和实验验证等。文献综述主要对相关的研究文献进行梳理，明确研究现状和研究问题。数据采集是为了收集具有代表性的视频数据，用于后续实验验证。特征提取和特征融合是本研究的核心方法，采用基于机器学习的方法进行处理。反馈机制的设计是为了引入用户反馈信息，通过迭代调整查询条件，逐渐减小结果集。实验验证是考察方法性能的关键环节，通过实验结果来评估方法的优劣，并对比其他方法进行分析比较。
三、研究意义和预期成果
本研究的意义在于：1.探索基于多特征反馈融合机制的视频检索关键技术，提高视频检索的准确度和效率；2.推动视频检索领域的研究进展，为相关应用提供支撑。
预期成果包括：1.提出一套基于多特征反馈融合机制的视频检索方法，能够有效地应对视频内容复杂多样的问题，提高检索准确度和效率；2.基于收集的视频数据集，设计实验验证方法，对所提出的方法进行评估和分析，获得实验结果；3.在视频检索领域发表高质量的学术论文。
四、研究计划和时间节点
1.第一年
第一阶段（1个月）：开题及研究目标确定
第二阶段（3个月）：数据采集与处理
第三阶段（3个月）：多特征提取与特征融合
2.第二年
第一阶段（3个月）：基于用户反馈的查询优化方法研究
第二阶段（4个月）：反馈机制设计与实现
第三阶段（2个月）：实验结果分析与论文写作
3.第三年
第一阶段（5个月）：实验方法优化及结果验证
第二阶段（3个月）：总结分析，撰写论文
第三阶段（1个月）：论文修改与投稿
五、参考文献
[1]A.Dahmani,A.Nait-Ali,andA.Cheriet,“VideoretrievalbasedonMPEG-7features,”inProc.IEEEInt.Conf.onMultimediaComputingandSystems,2000,pp.499–504.
[2]L.McPhail,“Retrievingimagesusingcolorlayoutasanindex,”inProc.3rdACMIntl.Conf.onMultimedia,1995,pp.223–227.
[3]H.Chen,L.Dong,andC.ChangeLoy,“Adeeplearningapproachtovideoclassificationwithspatial-temporalattention,”inProc.IEEEConf.onComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2017,pp.6678–6687.
[4]H.Wang,M.M.U.Rahman,andZ.Guo,“Data-drivenmethodsforvideoretrieval:Acomprehensivereview,”ACMComputingSurveys(CSUR),vol.52,no.