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基于视觉注意模型和Gist特征的图像检索方法的中期报告
一、研究背景
随着数字图像的使用越来越广泛，图像检索作为一种重要的信息检索方式，受到了越来越多的关注。现有的图像检索方法主要采用特征匹配的方式，通过识别图像中的特征点并与数据库中的特征点进行匹配，从而实现对图像的检索。然而，由于常见的特征点表达方式灰度直方图、颜色直方图等无法在大规模图像中获得准确的匹配，导致了图像检索的准确性有所限制。
基于此，本文提出了一种基于视觉注意模型和Gist特征的图像检索方法，旨在通过模拟人脑对图像的处理方式，实现对图像检索的提高。
二、研究内容
1.视觉注意模型的设计
本文设计了一种基于谷歌TensorFlow平台的视觉注意模型，用于模拟人脑对图像的处理方式。该模型使用卷积神经网络模拟低层视觉处理和区域建议，并利用长短时记忆网络实现注意力机制。
2.Gist特征的提取
Gist特征是一种颜色和纹理的统计特征，可用于描述图像的全局特征。本文使用Matlab实现了Gist特征的提取，并将其与视觉注意模型的输出结合，形成最终的图像描述符。
3.基于二分搜索的图像匹配
通过计算待检索图像与数据库中图像的相似度，实现对图像的检索。本文采用基于二分搜索的策略，实现高效的图像匹配。
三、研究进展
本文已完成了视觉注意模型的设计和训练，实现了对图像的区域建议和注意力机制。同时，也已经完成了Gist特征的提取和图像描述符的生成。当前正在进行基于二分搜索的图像匹配算法的实现。
四、研究意义和展望
基于视觉注意模型和Gist特征的图像检索方法具有以下优点：
1.能够模拟人脑对图像的处理方式，提高图像检索的准确性。
2.可以处理大规模图像数据，具有较好的扩展性。
3.通过Gist特征提取，可以减少计算量，提高图像检索的效率。
未来，我们将继续优化算法实现，提高图像检索的准确性和效率，实现更广泛、更高效的应用。