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图像检索中基于空间共现率的查询扩展算法的任务书
一、选题背景
随着计算机技术的不断发展，图像检索已经成为了被广泛研究的领域。图像检索可以帮助用户快速地找到他们需要的图片，尤其是在大规模图像数据库中。然而，大规模图像数据库的检索仍面临许多挑战，其中之一就是查询扩展问题。查询扩展是指为了提高图像检索质量，通过使用相关性反馈或其他技术来扩展查询以包括更多相关的图像。查询扩展的目标是提高检索系统的准确率和召回率。
查询扩展的方法有很多种，其中一种是基于空间共现率的查询扩展，它可以提高系统的检索能力和准确率。该方法是通过将查询中的各个子图像之间的相互关系考虑在内，在数据库中检索与查询图像相似的图像。它可以有效地利用图像中的空间信息，以及不同对象之间的空间关系，从而更精确地确定哪些图像与查询之间的相似度更高。
二、研究目的
基于空间共现率的查询扩展是图像检索领域的前沿技术之一，在实际应用中具有很高的实用价值。本次研究旨在通过深入分析空间共现率查询扩展算法的原理及其优势和不足，探讨如何扩展查询以提高图像检索的准确性和召回率。
三、研究内容
1.了解基于空间共现率的查询扩展算法的原理和具体实现方式；
2.分析该方法的优势和不足，以及存在的问题；
3.对该方法进行改进，提出新的查询扩展方法，设计算法流程；
4.使用不同的图像数据库进行实验验证并进行性能比较；
5.对比该方法与其他查询扩展方法的实验结果并进行分析。
四、研究方法
本次研究采用实验方法，首先进行文献综述，对基于空间共现率的查询扩展算法的相关研究进行总结和分析。接着，根据该方法的优缺点，进行算法改进，设计新的查询扩展算法。然后，通过实验验证新算法的性能，并与其他常用查询扩展算法进行性能比较。最后，对实验结果进行分析。
五、预期成果
1.对基于空间共现率的查询扩展算法的原理和优劣进行深入分析；
2.提出新的查询扩展方法，并设计算法流程；
3.使用实验数据验证新算法的性能和效果，并进行性能比较；
4.得出实验结果并进行分析，提供优化方法并指出研究的不足之处；
5.撰写完整的学术论文，并进行探讨。
六、研究时间安排
本次研究预计在3-6个月内完成。具体安排如下：
第一周：文献综述及算法原理分析；
第二周：算法设计与优化；
第三周：实验设计与数据采集准备；
第四周：实验数据准备及分析；
第五周：实验结果的比较和分析；
第六周：论文写作及修正。
七、参考文献
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