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基于CNN与特征融合的图像检索方法研究的开题报告
一、选题背景
近年来，随着深度学习技术的发展，其在图像处理领域的应用得到越来越广泛的应用。图像检索作为其中的一个重要应用领域，一直受到人们的重视。
传统的图像检索方法主要采用基于局部特征描述符的方式，比如SIFT、SURF等，但它们的局限性在于不同的描述符很难通过组合得到更好的检索效果。而基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的图像检索方法，不仅能够高效提取图像的特征表示，而且有助于提升检索的准确度和效率。
在CNN的基础上，近年来出现了一些基于特征融合的图像检索方法。通过将多个特征的信息进行融合，可以更好的反映出图像的语义信息，从而提升检索的效果。因此，探究基于CNN与特征融合的图像检索方法的研究，具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容
本文旨在通过对基于CNN与特征融合的图像检索方法的研究，探究如何实现更高效、更准确的图像检索算法。具体研究内容包括以下几个方面：
1.CNN特征提取算法的研究：介绍卷积神经网络的基本结构和原理，以及在图像处理领域中的应用。针对图像检索任务，重点研究CNN在提取图像特征方面的优势以及存在的问题。
2.特征融合算法的研究：介绍多种特征融合算法，并分析它们的优缺点。同时研究针对图像检索任务的特征融合算法的设计，重点考虑不同特征之间的相关性和互补性。
3.基于CNN与特征融合的图像检索算法的实现与优化：将前两个部分的研究成果进行融合，并实现一个基于CNN与特征融合的图像检索算法。同时，对算法进行优化，提升检索效果和效率。
三、研究意义
本文的研究具有以下几个意义：
1.提升图像检索算法的准确度和效率，为图像处理领域的应用提供更好的技术支持。
2.探究基于CNN与特征融合的图像检索方法，为后续相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。
3.拓展人们对卷积神经网络的应用认识，促进其在图像处理领域的进一步研究和应用。
四、研究方法
本文的研究方法主要包含以下几个方面：
1.文献调研：对相关文献进行梳理和分析，了解国内外基于CNN与特征融合的图像检索方法的发展状况。
2.实验验证：设计并实现一个基于CNN与特征融合的图像检索算法，并在数据集上进行实验验证。
3.优化算法：针对实验结果进行分析，优化算法，提升检索效果和效率。
五、预期成果
本文的预期成果主要包括以下几个方面：
1.对基于CNN与特征融合的图像检索方法进行深入研究和分析，掌握其原理和应用。
2.设计并实现一个基于CNN与特征融合的图像检索算法，并在数据集上进行实验验证，获得一定的实验结果。
3.对算法进行优化，提升检索效果和效率，探究提升算法性能的方法和途径。
六、研究计划
本文的研究计划分为下面几个阶段：
1.第一阶段（2021年10月-2021年11月）：对相关文献进行梳理和分析，熟悉基于CNN的图像特征提取技术，了解图像检索任务的相关算法和特征融合方法。
2.第二阶段（2021年12月-2022年2月）：设计并实现一个基于CNN与特征融合的图像检索算法，包括图像特征提取和特征融合两个部分。同时，选择合适的数据集进行实验验证。
3.第三阶段（2022年3月-2022年4月）：对实验结果进行分析，评估算法性能，发现存在的问题。
4.第四阶段（2022年5月-2022年6月）：对算法进行优化，提升检索效果和效率。在实验结果的基础上撰写论文，并进行论文答辩。
七、参考文献
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