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基于深度哈希学习的视觉检索研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网应用的普及和计算机图像处理技术的不断发展，视觉检索技术逐渐成为了热门研究方向。视觉检索技术可以通过计算机对图像、视频等视觉信息进行特征提取和匹配，以实现对目标的搜索和识别，具有广泛的应用价值。例如，基于视觉检索技术可以实现图像搜索引擎、智能监控等应用，可以提高图像处理效率、降低人力成本，并为社会带来更多的便利。
现有的视觉检索技术仍存在多个挑战和问题，其中之一便是对于类似目标的识别。这包括对于相似的关键物体、姿态、照明变化等场景中物体的区分。
传统的基于显式特征匹配的视觉检索方法，需要将每个图像提取出一些显式特征进行匹配，但是对存在于各种场景中的不同姿态、不同表现的相似物体的检索仍然受限。针对这类问题，基于深度学习的方法成为了当前研究的热点之一。
基于深度哈希学习的视觉检索技术，是一种通过将图像信息映射至低维度二进制码的方法。该方法具有对物体的显式编码、分类，可以应对相似物体的区分问题。同时，深度哈希学习能够更好地处理图像的不同姿态、表现，具有较强的鲁棒性。
因此，本文选择基于深度哈希学习的视觉检索技术作为研究方向。
二、研究内容和目标
基于深度哈希学习的视觉检索技术，需要解决多个问题，其中包括深度哈希网络的设计、模型训练和图像检索等问题。本文的目标在于：
1.探究不同深度哈希网络结构（如：卷积神经网络、残差网络）对模型性能的影响，提出一种针对视觉检索场景的最优网络结构。
2.研究基于端到端深度学习的哈希方法在训练时的参数设置和优化方法，提高其模型训练效率和识别精度。
3.针对基于深度哈希的视觉检索技术，需要设计一套视觉检索算法，优化图像检索的效率和准确率。
三、研究方法和指标
1.网络结构：本文将采用卷积神经网络、残差网络和其它常用的卷积神经网络结构进行深度哈希网络的设计和实现，并探究不同网络结构提取特征的能力和识别效果。
2.模型训练：本文将采用二进制交叉熵（BCE）损失函数作为深度哈希网络的目标函数，并通过反向传播算法进行模型参数的更新。在训练过程中，本文将针对训练数据的不同划分方式进行对比分析，探究最优的网络训练方式和优化方法。
3.图像检索：本文将通过设计基于深度哈希的视觉检索算法，实现对输入图像的快速检索，并根据精度、召回率和查准率等指标对算法进行评估和优化。
四、预期效果
本文的研究重点在于深度哈希学习的视觉检索技术。通过对深度哈希网络的设计和参数优化、基于深度哈希的视觉检索算法的实现，本文的预期效果是：
1.提出能够应对视觉检索场景的最优深度哈希网络结构，具有较好的识别效果和鲁棒性。
2.通过深度学习提高模型训练效率和识别精度，进一步优化基于深度哈希的视觉检索技术的检索效率和准确率。
3.通过对算法的优化，提高基于深度哈希的视觉检索技术的检索效率和准确率，具有一定的实用性和推广价值。
五、可行性分析
此次研究进行基于深度哈希的视觉检索技术的分析和研究，是目前计算机视觉技术领域的热门研究方向，有较大的发展前景。此外，深度学习是目前图像识别的核心技术，并在很多领域得到了广泛应用，说明该方法可行性很高。