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基于内容的图像检索若干关键问题研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网发展，图像数据的量也在不断增加，这就需要更高效准确的图像检索系统来帮助人们找到需要的图像。基于内容的图像检索（Content-basedImageRetrieval，CBIR）技术是一种重要的图像检索方式，在实际应用中有着广泛的应用。
然而，基于内容的图像检索技术目前还存在一些问题，比如图像相似度计算方法不够准确、检索速度较慢、对于大规模数据检索难度较大等。因此，在基于内容的图像检索这一领域的研究还有很多需要解决的问题。
二、研究目标
本研究的目标是针对基于内容的图像检索技术中存在的问题，提出解决方案，以达到更高效准确的图像检索结果。具体目标如下：
1.提出一种更准确的图像相似度计算方法，提高检索效果。
2.提高图像检索速度，降低系统延迟。
3.优化系统架构，支持更大规模数据检索。
三、研究内容及进展
1.图像相似度计算方法
在传统的基于内容的图像检索技术中，常用的相似度计算方法有基于颜色直方图的方法、基于纹理特征的方法、基于形状特征的方法等。
针对这些传统方法存在的问题，我们提出了一种新的图像相似度计算方法——基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的方法。该方法利用预训练的深度学习模型对图像进行特征提取，以达到更加准确的相似度计算。
根据我们的初步实验结果，基于CNN的方法相比传统方法在图像检索效果上有更好的表现。
2.图像检索速度优化
为了提高图像检索的速度，我们尝试了一些提速的方法，包括：
a.利用GPU加速，优化深度学习模型训练与预测；
b.采用分布式计算技术，通过多台机器并行计算，提高系统总体运行速度；
c.优化系统算法，简化计算流程，减少计算时间。
通过这些方法的尝试，我们成功地提高了图像检索的速度，并进一步提升了系统的性能。
3.大规模数据检索支持
针对大规模数据检索困难的问题，我们提出了一种新的图像检索系统架构。
该架构采用了分布式计算技术，将大规模数据分布在多台机器上，通过协调器上的程序进行任务协调与结果合并，可以有效地支持大规模数据的检索。
目前我们已经完成了系统的初步设计，正在进一步实现中。
四、下一步工作计划
在接下来的研究工作中，我们将重点开展以下工作：
1.进一步完善基于CNN的相似度计算方法，提高准确度。
2.优化系统算法，进一步提高图像检索速度。
3.继续推进大规模数据检索系统架构的实现，并进行系统测试。
通过这些工作的开展，我们将进一步深入地研究基于内容的图像检索技术，提高其应用效果和实际应用价值。