基于改进的特征融合图像检索算法研究的任务书.docx

基于改进的特征融合图像检索算法研究的任务书
研究背景
随着数字图像的大量产生，图像检索技术在很多领域中已经成为非常重要的技术之一。传统的图像检索算法通常采用颜色、形状、纹理等特征来表示图像，然后计算相似度来进行检索，这种方法能够取得一定的效果，但在实际应用中存在一些问题，比如无法处理画面中物体位置变换、旋转、尺度变换等变化，导致检索结果不准确等问题。
为了解决这些问题，近年来出现了一些基于特征融合的图像检索算法，这些算法将不同特征的相似度加权融合起来，得到最终的检索结果。这种方法能够充分利用各种特征的优点，从而提高检索精度。
然而，目前的特征融合图像检索算法仍然存在一些问题，比如难以确定不同特征的权重、难以处理大规模数据等问题。因此，本研究旨在基于改进的特征融合图像检索算法，解决上述问题，提高图像检索的精度和效率。
研究内容
本研究拟完成以下研究内容：
1.分析不同特征对图像检索的影响，选择适合该任务的特征子集，包括但不限于颜色、形状、纹理、深度学习等特征。并评估其对图像检索的精度和效率的影响。
2.将不同特征的相似度加权融合起来，得到最终的检索结果。采用改进的加权融合方法，考虑不同特征的权重，并应用对称弥散标度分析（SVD）技术来取代传统加权融合方法中的统计学乘积来获得更加准确的加权信息。
3.优化特征提取和特征匹配的算法，提高检索效率和准确度。采用改进的深度学习算法，结合传统的算法来提高检索准确度和效率。
4.通过实验验证算法的可行性和效果。选取包含大量数据集的标准测试库来验证算法的可行性以及精度和效率等性能指标。
研究意义
本研究的主要意义在于：
1.提高图像检索的精度和效率。利用不同特征的优点，结合改良的加权融合算法，能够提高图像检索的准确度和效率。
2.推广图像检索技术的应用。随着数字图像数量的不断增加，图像检索技术的应用前景广阔，本研究的成果有利于广泛推广图像检索技术的应用。
3.为图像检索算法的研究提供参考。本研究的成果能够为图像检索算法的研究提供借鉴和参考，推动该领域的发展。
研究方法
本研究主要采用以下方法：
1.文献调研。对图像检索算法的相关文献进行调研，了解和掌握各种特征融合的算法和改进方法，为后续实验提供理论支持。
2.特征提取和特征匹配。采用改进的特征提取算法，结合传统方法，获得更准确的特征向量，然后采用有效的特征匹配算法，提高图像检索的精度和效率。
3.算法实现。基于MATLAB或Python等编程环境实现本研究的算法，进行图像检索实验，提高方法的可行性和效果。
4.实验评估。选取包含大量数据集的标准测试库，针对图像检索精度和效率等性能指标进行实验评估，从而验证算法的可行性和效果。
研究计划
本研究拟按照以下计划开展：
第1-2个月：进行文献调研，了解图像检索算法的发展历程，了解不同特征的优点及不足。
第3-4个月：在数据集上测试各种特征的表现，选择适合该任务的特征子集。
第5-6个月：改进特征融合算法，考虑不同特征的权重，并应用SVD技术来取代传统加权融合方法中的统计学乘积。
第7-8个月：优化特征提取和特征匹配的算法，提高检索效率和准确度。
第9-10个月：实现算法，并在标准测试库上进行实验评估，验证算法的可行性和效果。
第11-12个月：撰写论文，对研究方法、结果和贡献进行总结和阐述。
预期成果
本研究的预期成果包括：
1.一篇具有创新性和实用性的科技论文。
2.一套可行的基于改进特征融合的图像检索算法。
3.具有可行性和效果的算法实现及其相关测试数据。
4.为图像检索算法的研究提供参考和借鉴。