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基于底层特征的图像检索的任务书
任务书
任务名称：基于底层特征的图像检索
任务背景与意义：
随着图像的快速发展和普及，图像数据的数量也不断增加。如何从庞大的图像库中快速找出所需图像是图像检索的重要问题。图像检索的任务是在给定的图像集合中查找与查询图像最相似的图像，并将它们按相似度排序展示。底层特征是图像检索过程中非常重要的一部分。通过抽取图像的底层特征，可以对图像进行高层次的语义分析，并快速地进行查询和检索。因此，研究基于底层特征的图像检索法对实现快速和准确的图像检索具有重要的意义。
任务内容：
1.了解图像检索的基本原理和技术及其在实际中的应用场景。
2.掌握图像底层特征提取、表示与匹配的基本方法和技术，如颜色直方图、纹理、SIFT、SURF等。
3.熟悉常见的图像检索算法，如基于颜色特征、纹理特征、SIFT特征、CNN特征等的图像检索算法，并对这些算法进行比较和分析。
4.研究基于底层特征的图像检索方法的优缺点，提出自己的改进思路和方法。
5.实现一个基于底层特征的图像检索系统，完成图像的特征提取、表示、匹配和检索等功能。
6.在标准图像集上进行实验，并对实验结果进行分析和评估。
任务要求：
1.认真阅读相关的文献和资料，了解图像检索与底层特征提取的相关知识和技术。
2.合理规划任务进度，认真完成每个任务，并于规定时间内提交实验报告。
3.要有大量的编程实践经验，并能熟练编写Python或Matlab程序。
4.要有较强的数据处理、分析和结果评估能力，并具备一定的科学研究精神。
5.良好的团队合作精神，积极与他人交流讨论，共同完成任务。
任务成果：
1.完成图像检索的各项实验，并撰写实验报告。
2.提交代码和文档，包括代码实现、实验结果、分析和评估等。
3.在课程汇报会上向老师和同学们进行汇报。
4.能够熟练掌握图像检索的基本流程和技术，并具备一定的实践经验。
参考文献：
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