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图像检索中的图像表达方法研究的任务书
任务书
背景
随着数字图像的快速发展，图像检索技术在多个领域得到了广泛的应用。图像检索技术可以帮助用户快速地从海量的图像库中获取所需的图像，具有重要的应用价值。图像检索技术的核心问题是如何将图像转换为计算机能够理解和表示的形式，即图像表达方法。
任务描述
本课题要求探究图像检索中的图像表达方法，重点研究以下内容：
1.图像特征提取方法：通过提取图像中的颜色、纹理、形状等特征信息，将图像转换为计算机可处理的形式。比较常用的图像特征包括颜色直方图、SIFT特征、HOG特征等。
2.图像编码方法：将图像特征编码成一串数字，以便于计算机进行比较和检索。比较常用的图像编码方法包括Bag-of-Words模型、PCA降维、LBP编码等。
3.深度学习方法在图像检索中的应用：深度学习技术在图像检索中的应用越来越广泛。本课题要求探究基于深度学习的图像表达方法，如卷积神经网络（CNN）等方法，并分析其在图像检索中的优缺点。
4.实验设计与实现：本课题要求设计并实现一个基于图像表达方法的图像检索系统，并分析其检索性能。
任务要求
1.具备扎实的数学和计算机基础，熟悉图像处理和机器学习相关知识。
2.参考相关文献和资料，深入了解图像表达方法的理论和实现。
3.实现一个图像检索系统，并分析其检索性能。检索结果需要与真实结果进行比对，分析其优缺点。
4.撰写本课题的研究报告，包括但不限于以下内容：
-引言：介绍研究背景、研究问题和意义；
-相关工作：综述图像表达方法的相关研究成果和技术路线；
-方法设计：详细说明所设计的图像表达方法和图像检索系统；
-实验结果：展示实验结果，包括检索准确率、召回率等数据，分析其优缺点；
-结论：总结论文研究的主要结果，提出未来研究方向。
5.文章要求格式规范，文字流畅，符合学术规范，语言表述清晰。
任务时间
本任务周期为2个月。
任务分工
本任务可分为以下几个部分：
-研究：1人，负责文献查找和整理、技术研究；
-开发：1-2人，负责图像检索系统的开发和实验；
-写作：1-2人，负责论文的撰写和修改。
参考文献
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