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基于综合特征的图像检索系统研究与实现的中期报告
中期报告：
一、研究的背景
现代数字图像技术的快速发展使得计算机视觉的研究领域变得越来越广泛，其中图像检索系统也是其中之一。传统的图像检索一般是基于图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，而且多数情况下使用一种或多种特征进行图像检索匹配。然而，单一视觉特征容易受到光照、尺度、旋转等因素的影响，导致图像检索效果不佳。因此，基于综合特征的图像检索系统受到了越来越广泛的关注。
二、研究的目的
我们的研究目的是设计并实现一种基于综合特征的图像检索系统，以提高图像检索的准确性和效率。具体来说，我们的研究目标如下：
1.收集并分析已有的图像数据库相关的数据集和算法，并评估它们的优缺点。
2.基于收集到的数据集，提出一种基于综合特征的图像检索算法，可以同时利用色彩、纹理和形状等方面的特征，并能够适应多种场景的需求。
3.实现图像检索系统的原型，并通过对数据集的测量评估其检索效果。
4.探究其他更先进的图像检索算法，并将其与我们的实现进行比较，从而提出改进方案。
三、研究的进展
目前，我们已经完成了研究的前期准备工作，包括收集和分析已有的数据集、相关算法的文献综述、图像处理工具的学习等方面。
基于前期工作的基础，我们已经成功地实现了一个基于综合特征的图像检索系统的初步原型，其中综合了色彩、纹理和形状等方面的特征，以及基于SIFT的图像匹配算法。同时，我们还进行了对数据集的测量，并对系统的检索效果进行了评估。结果表明，我们实现的系统在较为简单的场景下表现出了较好的检索效果，但在处理更复杂的图像时效果不佳。
此外，我们还在探究其他更先进的图像检索算法，并试图将它们与我们的实现进行比较。尽管目前的结果并不理想，但我们将继续努力进一步探索更好的解决方案。
四、下一步工作计划
1.继续探究其他更先进的基于综合特征的图像检索算法，并与现有的实现进行比较，以发现其优点和局限性。
2.改进我们的系统实现，提高它对复杂场景的适应能力，加速检索速度，并提高检索准确率。
3.在更多数据集及场景中进行测试和评估，并进行可扩展性分析。