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基于半监督学习算法的相关反馈及其在图像检索中的应用的开题报告 开题报告 题目:基于半监督学习算法的相关反馈及其在图像检索中的应用 研究背景 在现代信息技术应用的各个领域中,图像处理和图像检索技术已成为研究热点。如何快速、准确地识别和检索海量数据中的相关信息,是图像检索技术研究的焦点。目前,图像检索技术主要使用无监督学习算法和有监督学习算法。无监督学习算法不需要依赖大量已标记的训练数据,但是其准确性较低,无法达到实际应用要求;而有监督学习算法需要大量已标记的训练数据,但是这些数据的获取和标记工作都是耗时且费力的。 因此,近年来半监督学习算法成为研究热点。半监督学习算法是一种介于有监督学习和无监督学习之间的学习方式,既避免了需要大量标记数据的问题,又保证了学习准确性。其中,相关反馈技术是半监督学习算法中极具代表性的算法,可以用来对图像进行标记和分类,提高图像检索准确性和效率。 研究内容 本研究将着重探究基于半监督学习算法的相关反馈技术及其在图像检索中的应用。具体内容包括: 1.半监督学习算法研究:研究半监督学习的基本理论和算法,包括半监督逆谷歌矩阵(S3VM)算法、半监督支持向量机(SVM)算法等。 2.相关反馈技术研究:研究相关反馈技术的基本理论和算法,分析其特点和优点,探讨其在图像检索中的应用。 3.图像检索研究:研究图像检索技术的基本理论和算法,了解现有图像检索系统的结构和特点,分析其存在的问题和不足。 4.基于半监督学习算法的图像检索设计:结合半监督学习算法和相关反馈技术,设计实现一个基于半监督学习算法的图像检索系统,利用实验数据和比较分析进行验证和评估。 研究意义 本研究意义主要在于: 1.对半监督学习算法和相关反馈技术进行深入探究,增加对半监督学习算法的认识和理解。 2.对图像检索技术进行研究,探讨图像检索技术现状和不足。 3.设计建立基于半监督学习算法的图像检索系统,提高图像检索准确性和效率。 研究方法 本研究将采用以下研究方法: 1.文献研究法:通过查阅相关文献,了解半监督学习算法、相关反馈技术和图像检索技术的基本理论和算法,掌握已有研究成果。 2.实验研究法:利用已有数据库和数据集,设计实验证明基于半监督学习算法的相关反馈技术在图像检索中的有效性和准确性。 预期成果 本研究预期达到以下目标: 1.深入掌握半监督学习算法和相关反馈技术领域的研究现状和发展趋势。 2.提出一种基于半监督学习算法的图像检索系统方案,能够有效提高图像检索准确性和效率。 3.实现基于半监督学习算法的相关反馈技术,验证其在图像检索中的有效性和准确性。 参考文献 [1]张建国,黄春生.基于半监督学习的图像分割算法研究[J].信息技术,2018,20(8):4-6. [2]陈长亮.基于半监督学习的图像检索算法研究[J].计算机科学与应用,2019,9(6):529-532. [3]王红.基于相关反馈的半监督学习算法[J].计算机应用,2016,36(8):2302-2305. [4]俞军,龙志强,牛玉顺.基于半监督学习的图像分割研究[J].电子设计工程,2017,25(3):284-286.