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基于上下文相关的图像检索方法研究的任务书
任务书：基于上下文相关的图像检索方法研究
背景介绍：
随着互联网和移动设备的快速发展，用户对于图像检索的需求越来越强烈。传统的图像检索方法主要基于语义或者局部特征进行相似度匹配，不够准确和灵活。近年来，基于上下文相关的图像检索方法逐渐成为研究热点，其利用图像的上下文信息，可以更准确地识别图像，提升检索效果。因此，本项目对于基于上下文相关的图像检索方法进行研究，对于图像检索领域的发展具有重要意义。
研究目标：
本项目的研究目标是探究基于上下文相关的图像检索方法，利用图像中的上下文信息，提高图像检索的准确性和灵活性。主要包括以下几个方面的内容：
1.基于语义信息的图像上下文建模方法研究：分析传统的图像检索方法中局部特征的局限性，探究如何利用图像中的语义信息，对于图像上下文进行建模。
2.基于深度学习的视觉上下文信息提取方法研究：介绍目前流行的深度学习模型，研究如何利用深度学习模型提取图像的上下文信息，增强图像检索的准确度。
3.基于上下文相似度计算的图像检索算法研究：将上下文建模和上下文信息提取结合起来，设计基于上下文相似度的图像检索算法，增强图像检索的灵活性和准确度。
4.实验验证和分析：利用公共数据集进行实验验证，分析基于上下文相关的图像检索方法的实际效果，并与传统的图像检索方法进行对比分析。
研究内容：
本项目的具体研究内容包括以下几个部分：
1.文献综述：对于基于上下文相关的图像检索方法进行文献综述，梳理相关研究进展和存在的问题。
2.图像上下文建模方法研究：在理论模型层面，探讨基于语义信息的图像上下文建模方法，利用语义信息对于图像上下文进行建模。
3.视觉上下文信息提取方法研究：对于深度学习模型进行研究，提取图像中的上下文信息。
4.图像检索算法设计：将图像上下文建模和视觉上下文信息提取方法结合起来，设计基于上下文相似度的图像检索算法。
5.实验验证和分析：利用公共数据集进行实验验证，分析基于上下文相关的图像检索方法的实际效果，并与传统的图像检索方法进行对比分析。
研究意义：
本项目旨在探究基于上下文相关的图像检索方法，提高图像检索的准确性和灵活性，对于图像检索领域的发展具有重要意义。具体而言，研究意义如下：
1.提升图像检索的准确性：基于上下文相关的图像检索方法，可以运用图像的上下文信息，更准确地识别图像，从而提升图像检索的准确性。
2.提高图像检索的灵活性：传统的图像检索方法主要基于语义或者局部特征进行相似度匹配，不够灵活。基于上下文相关的图像检索方法，可以利用图像的上下文信息，增强图像检索的灵活性。
3.推动深度学习和图像检索的研究：本项目将对深度学习和图像检索领域的研究具有推动作用，有利于学术研究和实际应用的发展。
参考文献：
1.Li,J.,Wang,Z.,Wan,Y.,&Zhang,T.(2017).Contextualizingdeeplearningforcomputervision:Asurvey.IEEEAccess,5,8885-8899.
2.Liu,Y.,Chen,Y.,&Zhou,H.(2017).Deepconvolutionalneuralnetworkforimageretrieval.Neurocomputing,267,326-333.
3.Huang,J.,Li,Z.,Wang,L.,&Zhang,Y.(2017).Anovelimageretrievalmethodbasedonedgeorientationcontext.InformationSciences,407,155-172.
4.Qi,S.,Wang,Z.,&Shen,J.(2019).Learningsemanticcontextforimageretrievalthroughattention-basedLSTM.InformationSciences,478,323-336.