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基于场景语义的图像检索技术研究的任务书
任务书：基于场景语义的图像检索技术研究
一、任务背景
在过去的几年里，图像识别和图像检索技术已经取得了很大的进步。然而，目前大多数的图像检索技术主要是基于一些特征的匹配，如颜色、形状和纹理等。这些特征虽然很重要，但仅从这些特征中不能完全描述图像中的含义和信息。这就导致在许多实际应用中，图像检索结果往往并不理想。为了更好地描述图像中的信息，基于场景语义的图像检索技术应运而生。
基于场景语义的图像检索技术使用了高级语义概念，比如人、车，建筑物等来描述图像的含义和信息。这些高级语义概念可以帮助解决传统图像检索技术所面临的局限。基于场景语义的图像检索技术不仅可以提高图像检索的精度，而且能够提供更多丰富的语义信息。
二、任务目标
本任务旨在研究基于场景语义的图像检索技术，以实现对图像的更精确和全面的描述。
1.掌握基于场景语义的图像识别和检索的相关算法和技术，包括但不限于以下内容：
（1）基于深度学习的场景识别算法，如卷积神经网络（CNN）；
（2）基于场景语义的图像描述和表示方法，如视觉词袋（VisualBag-of-Words,vBoW）；
（3）基于场景语义的图像检索技术，如基于聚类的检索方法和基于分类的检索方法。
2.实现基于场景语义的图像检索系统，包括但不限于以下内容：
（1）搭建基于深度学习的场景识别模型，用于提取场景语义信息；
（2）设计基于场景语义的图像描述和表示方法；
（3）实现基于场景语义的图像检索算法，并集成到图像检索系统中；
（4）评估系统的性能，包括准确率、召回率和响应时间等指标。
三、任务要求
1.熟悉图像识别和深度学习相关知识；
2.熟悉Python编程语言和深度学习框架（如Tensorflow或PyTorch）；
3.掌握数据处理方法，如数据清洗和数据增强等；
4.熟悉基本的机器学习算法和数据分析方法；
5.实际编写代码完成系统的搭建、测试和评估；
6.能够撰写实验报告并进行系统的总结和讨论。
四、参考文献
1.尹伟成，李豪杰，刘涛等.基于深度学习的场景理解与描述技术研究,2017.
2.ZhouBolei,LapedrizaAgata,XiaoJianxiong,TorralbaAntonio,OlivaAude.LearningDeepFeaturesforSceneRecognitionusingPlacesDatabase.
3.谢玉生，比明可，陈云逊.基于深度学习的图像检索综述,2019.
4.周劲松，爱因斯坦能否懂得物体检索的痛苦？,2018.
5.张洲，李文纯，杨莉、邱泽文.基于场景语义的图像检索研究,2018.
五、任务时间
本任务的实行周期为3个月，包括以下主要阶段：
1.任务准备：确定任务内容和研究方向，选定研究方法和算法，制定实验计划；
2.系统搭建：设计系统架构，完成数据处理和模型训练，实现基于场景语义的图像检索算法；
3.实验评估：对系统进行测试和评估，分析实验结果并调整算法和模型；
4.技术总结：总结研究成果，撰写实验报告，进行讨论和展望。
六、任务成果
1.完整可用的基于场景语义的图像检索系统；
2.论文一篇，发表在国内外知名期刊或会议上；
3.数据集一份，包含经过处理和标注的场景图像；
4.源代码和技术文档一份。