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基于局部特征和语义学习的图像检索技术研究的开题报告
一、选题背景
伴随着计算机视觉技术的发展，图像检索技术作为一个重要的应用领域逐渐得到了广泛的关注。尤其是随着互联网的发展，图像的数量以及使用率越来越高，图像检索也越来越重要。图像检索技术的基本任务是：根据用户输入的检索条件，在图像库中找到与之匹配的图像，返回给用户。在实际应用中，图像的检索有许多种方式，其中基于局部特征和语义学习的图像检索技术是近年来得到广泛研究和应用的一种技术。
二、研究目的
本论文的研究目的是探究基于局部特征和语义学习的图像检索技术的研究和应用，在此基础上，提出一种基于局部特征和语义学习的图像检索算法，并对该算法进行实验验证。本论文旨在解决目前图像检索技术中存在的一些问题，提高图像检索的准确率和效率。
三、文献综述
1.基于局部特征和语义学习的图像检索综述
局部特征是图像检索技术中的一个关键问题，其作用是将图像表示成一个局部的特征向量，并对其进行匹配。SIFT、SURF、ORB等算法是目前广泛应用的局部特征提取算法。同时，语义学习也是图像检索中的一个重要问题，其作用是将图像和查询进行语义上的匹配。近年来，深度学习等技术在图像检索中应用得越来越广泛。
2.基于局部特征和语义学习的图像检索算法及其应用
基于局部特征和语义学习的图像检索算法已经得到了广泛的研究和应用。如基于SAR图像的图像检索算法、基于深度学习的图像检索算法等。这些算法通过对图像的局部特征进行提取和匹配，然后针对语义学习进行进一步处理，从而实现了高效的图像检索。
四、研究内容和方法
1.研究内容
本论文将研究基于局部特征和语义学习的图像检索技术，包括图像的局部特征提取和匹配、基于语义学习的图像匹配算法、深度学习在图像检索中的应用等方面。
2.研究方法
（1）文献调研：收集国内外关于基于局部特征和语义学习的图像检索技术的相关文献，进行综述和分析，找出问题、不足及现有研究成果等。
（2）算法设计：结合文献综述的结果，提出一种基于局部特征和语义学习的图像检索算法，包括图像的局部特征提取和匹配、基于语义学习的图像匹配算法等。
（3）实验验证：通过实验对验证所提出的图像检索算法的性能和效果，并和现有算法进行对比分析。
五、论文结构安排
第一章绪论
第一节选题背景
第二节研究目的
第三节文献综述
第四节研究内容和方法
第二章基于局部特征和语义学习的图像检索技术综述
第一节图像局部特征提取和匹配
第二节语义学习在图像检索中的应用
第三节深度学习在图像检索中的应用
第三章基于局部特征和语义学习的图像检索算法设计
第一节图像的局部特征提取和匹配算法设计
第二节基于语义学习的图像匹配算法设计
第四章实验验证
第一节数据集选取和实验环境
第二节实验结果分析和比较
第五章结论与展望
第一节研究结论
第二节研究不足与改进方向