基于深度学习的刑侦现勘图像检索研究的开题报告.docx

基于深度学习的刑侦现勘图像检索研究的开题报告
一、研究背景及意义
在刑侦现场勘查中，现场图像的获取和处理是非常重要的环节。随着科技的飞速发展，获取和处理现场图像的方法也不断更新，实现了自动化、智能化和高效化。而图像检索作为其中的一个重要环节，可以帮助警方快速有效地比对犯罪嫌疑人信息和案发现场的图片，提高破案效率和质量。
但是，传统的图像检索方法存在许多不足，如准确率低、时间复杂度高等问题。因此，本文旨在研究利用深度学习进行刑侦现场图像检索的方法，以提高图像检索的准确度和效率，为公安机关的破案工作提供更有力的支持。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）现有的刑侦现场图像检索方法的优缺点分析。
（2）深度学习在图像检索中的应用和优势分析。
（3）基于深度学习的刑侦现场图像检索算法设计。
（4）实验和结果分析，对比与其他方法的效果。
2.研究方法
（1）文献调研法：对相关的文献、资料进行搜集、整理和分析，对现有方法进行深入的了解和掌握。
（2）实验方法：针对刑侦现场图像检索的需求特点，基于深度学习的算法设计模型，并采用相关工具进行实验和分析。
三、研究计划和进度
1.研究计划
（1）第1-2周：进行相关文献收集和整理。
（2）第3-4周：对现有方法进行深入的调研和分析。
（3）第5-6周：学习深度学习相关知识，并了解其在图像检索方面的应用。
（4）第7-8周：基于深度学习的图像检索算法设计的初步构思和方案。
（5）第9-12周：实验和分析算法的可行性，并进行模型的训练和优化。
（6）第13-14周：结果分析和对比，撰写论文。
（7）第15周：论文修改和完善。
2.研究进度：
截至目前，已经完成文献调研和对现有方法的分析。正在学习深度学习相关知识并思考具体的算法设计方案。
四、论文创新点和预期贡献
1.创新点
（1）利用深度学习进行刑侦现场图像检索的研究，为公安机关提供更精准的犯罪嫌疑人信息和案发现场分析。
（2）设计了一种基于深度学习的图像检索算法，可以有效解决传统图像检索方法存在的准确率低、时间复杂度高等问题。
2.预期贡献
（1）提高公安机关的破案效率和质量，具有现实意义和应用价值。
（2）为深度学习在图像检索方面的应用提供新的思路和方法。
（3）为刑侦现场图像检索领域的研究和应用提供参考和借鉴。
五、参考文献
[1]刘欣，李海荣，陈佳蓉，等.刑事证据的图像检索技术研究[J].吉林大学学报(工学版)，2018，48(6)：1877-1884.
[2]周峰.基于深度学习的图像检索方法研究[D].上海：上海交通大学，2017.
[3]RenX,LiangP,LiX,etal.DeepTexturefeaturelearningforimageretrieval[C]//Proceedingsofthe2015ACMonInternationalConferenceonMultimediaRetrieval.ACM,2015:79-86.
[4]GongS,HuangJ,LiX.Query-adaptivelatefusionforimagesearchandpersonre-identification[J].IEEEtransactionsonCybernetics,2016,46(4):865-877.
[5]纪力民，杨超，许勇涛，等.基于深度学习的车辆检索方法研究[J].计算机科学，2017，44(4)：201-204.