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基于遗传算法和SVM的图像检索研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着数字图像的不断增多，如何快速准确地实现图像检索成为了一个重要的研究领域。针对图像检索问题，目前主要的方法是基于内容的图像检索(Content-BasedImageRetrieval,CBIR)。该方法是利用图像特征描述信息进行检索，这一方法主要有三个步骤：图像特征提取，特征匹配和检索结果反馈。
近年来，遗传算法和支持向量机(SVM)作为两个比较先进的算法，被广泛应用于图像检索领域。遗传算法是模拟受生物进化的过程，利用一些进化的操作策略来寻找多个目标值的优化问题的最优解。而SVM则是一种基于结构风险最小化的学习算法，可以很好地解决二分类和多分类问题。
二、选题的研究现状
目前，在基于遗传算法的图像检索方面，国内外研究较多。例如，MaYue等人通过对遗传算法和K-means聚类算法进行组合使用，实现了基于遗传算法的图像检索，并取得了不错的实验结果。而在基于SVM的图像检索方面，已经有大量的相关研究。例如，Battiti等人利用SVM分类器对提取到的图像特征数据进行分类，实现了基于SVM的图像检索。
然而，基于遗传算法和SVM的图像检索的研究较少，尤其是在遗传算法和SVM之间如何相互协作、如何提取适宜的图像特征等方面的研究需要进一步深入探讨。
三、研究内容和原理
本课题旨在研究基于遗传算法和SVM的图像检索方法，包括以下内容：
1.图像特征提取
对图像进行特征提取是图像检索的第一步。本课题将采用基于小波变换的图像特征提取方法。该方法是通过将图像转换到小波域中进行特征提取，具有良好的特征抽取能力。
2.适应环境
本课题将采用遗传算法进行优化。由于遗传算法是一种适用于高维、非线性优化问题的方法，因此可以很好地适应此次图像检索问题的优化求解。
3.SVM分类器
本课题将采用SVM分类器对图像特征进行分类。SVM分类器采用核函数进行映射，可以较好地进行非线性的分类。
四、研究方法
本课题将采用以下方法：
1.图像特征提取
采用小波变换进行图像特征提取，得到图像的小波系数矩阵。然后将小波系数矩阵进行特征选择，得到较为重要的特征向量。
2.遗传算法优化
将特征向量作为输入数据，利用遗传算法进行优化。优化结束后，得到的最优解即为最优的图像特征组合。
3.SVM分类器
将权值最优的特征组合作为SVM分类器的输入，进行训练分类器。通过分类器对图像特征数据进行分类，得到图像的检索结果。
五、预期成果和研究意义
本课题预期的成果是基于遗传算法和SVM的图像检索算法。该算法将结合遗传算法和SVM的优势，能够在较短时间内快速准确地进行图像检索，这对于图像检索的实际应用具有重要意义。
六、参考文献
[1]MaYue,LiJunetc.HybridImageRetrievalApproachBasedonGeneticAlgorithmandK-meansClustering[J].JournalofSoftware,2009,20(2):400-410
[2]Battitietal.UsingSupportVectorMachinesinContent-basedRetrieval[J].ProceedingsofECDL’98WorkshoponImageandVideoRetrieval,1998.