基于内容的综合多特征图像检索方法研究的任务书.docx

基于内容的综合多特征图像检索方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着数字图像的广泛应用，现今社会已经进入了一个图像信息化的时代。在新闻、广告、文化娱乐等领域，图像越来越被人们所关注和应用。图像检索技术在这一背景下也变得越来越重要。然而，仅仅依靠传统的基于文本信息的图像检索技术已经不能满足用户的需求。所以，相对于传统的基于文本信息的图像检索方式，基于内容的图像检索能够在图像搜索的过程中将更多的注意力放在图片的视觉内容上。
随着计算机视觉技术的进步，其应用范围不断扩大，同时深度学习作为当前计算机视觉领域的热门技术，也给图像检索技术的发展提供了新的方法和思路。基于深度学习的方法已经在基于内容的图像检索中取得了一定的成果，并且这种方法具有语义鲁棒性和模型的泛化能力，能够更好地适应不同场景下的图像检索。
二、任务要求
本次任务是基于内容的综合多特征图像检索方法研究。要求设计出一套能够对图像进行综合多特征提取和匹配的图像检索方法。具体要求如下：
1.提出一种有效的图像特征提取方式，能够将不同类型的特征融合到一起，提高图像检索的准确率。比如采用CNN网络，将全卷积网络生成的特征、深度残差网络生成的特征以及池化特征等多种特征进行融合，构成一种综合的特征提取方式。
2.设计一种匹配算法，能够支持多种类型的特征进行匹配，并且能够在不同的场景下得到比较好的匹配效果。比如SMC（SpectralMatching-basedCross-modalRetrieval）算法可通过计算各种特征的相似度，将多个不同的特征相互融合，从而提高图像检索的准确率。
3.建立一个可用的图像检索系统，测试以上方法的有效性，并且能够对检索结果进行评估。比如在不同的标准数据集上进行实验，比较不同方法的检索效果，在检索准确率和召回率等方面进行评估，从而验证提出的方法的有效性。
三、任务分工
本次任务需要采取分工协作的方式，任务分工如下：
1.特征提取部分：主要负责提出一种有效的特征融合方法，如何使三个模型的特征进行融合以达到更好的效果。
2.匹配算法部分：主要负责提出一种支持不同类型特征匹配的算法。
3.系统集成部分：负责搭建一套完整的综合多特征图像检索系统，以及对检索结果进行评估。
四、任务实施
1.研究论文阅读：成员应该先对论文进行阅读，就论文中所涉及到的各种算法和方法进行了解，有更深刻的理解后才可以进行具体的研究。
2.算法探究：成员需要准确理解各种算法的原理，并在此基础上结合研究方向，分别探究如何改进各种算法以提高图像检索的准确率。
3.实验设计与结果评价：将成果进行实验验证，比较不同方法的检索效果，并对检索结果进行评估，从而验证提出的方法的有效性。
4.数据分析与讨论：对实验结果进行数据分析和讨论，总结如何改进和优化所提出的方法，相互学习，提高检索效率。
五、任务时间
本次任务预计周期为2个月，起止时间为日期，预计完成日期为日期。
六、任务成果
1.一篇基于内容的综合多特征图像检索方法的论文。
2.涵盖了提取特征、匹配算法及系统集成的完整实验结果。
3.一套可实际应用的图像检索系统，具有较高的准确率和实用性。