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基于哈希编码的大规模图像检索方法研究的任务书
任务书
一、背景
随着数字图像的快速增长，如何快速、准确地找到图像库中的相似图像成为了图像检索领域的重要研究课题。传统的相似图像检索方法通常基于图像的特征向量来进行匹配，但针对大规模图像库，这种方法需要耗费大量的时间和计算资源。因此，基于哈希编码的大规模图像检索方法成为了研究热点。
二、任务
本次研究任务旨在：
1.研究哈希编码的原理和算法，掌握其在大规模图像检索中的应用。
2.实现一种基于哈希编码的图像检索算法，并与传统的特征向量匹配方法进行比较分析。
3.针对实验中存在的问题和局限性，提出相应的改进方案，并进行实验验证。
三、具体要求
1.文献调研：对哈希编码在图像检索中的应用进行深入调研，包括其原理、算法、优缺点等方面的综述学习。
2.算法设计：根据文献调研的成果，设计一种基于哈希编码的图像检索算法，并给出相应的实现步骤与流程图。
3.算法实现：使用Python等编程语言，实现设计好的算法，并结合图像库进行实验验证。
4.结果分析：对实验结果进行统计分析，包括准确率、召回率等指标，并与传统的特征向量匹配方法进行比较分析。
5.算法改进：针对实验中存在的问题和局限性，提出相应的改进方案，并进行实验验证。
四、成果要求
1.完成一份《基于哈希编码的大规模图像检索方法研究》的研究报告，包括综述学习、算法设计与实现、实验结果分析及改进方案等内容。
2.完成一份可执行代码，包括哈希编码算法模块、图像读取模块和检索模块等。
3.提交一份实验数据集，包括测试图像集和数据库图像集。
4.参加一次研究报告答辩，根据导师和答辩委员会的评审，对研究结果进行评估和评分。
五、时间要求
1.文献调研和算法设计：2周。
2.算法实现：4周。
3.实验结果统计分析：1周。
4.算法改进和实验验证：2周。
5.研究报告撰写：2周。
6.研究报告答辩：1周。
总计：12周。
六、参考文献
1.G.Li,Y.Liu,andS.Li.“ScalableObjectRetrievalwithCompactBinaryCodesforHigh-dimensionalVisualFeatures.”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.40,no.10,pp.2445-2458,2018.
2.R.Zhao,W.Feng,Q.Wu,andX.Liu.“SupervisedandUnsupervisedHashingwithPartiallySharedCode.”IEEETransactionsonCybernetics,vol.49,no.12,pp.4338-4350,2019.
3.Y.Shi,X.Zhou,andK.Yang.“DeepHashingWithMultiscaleSearchforScalableImageRetrieval.”IEEEAccess,vol.7,pp.43348-43357,2019.
4.J.Wang,Y.Song,H.Li,Y.Liu,Z.Gao,andX.Wu.“JointLearningofCompactBinaryDescriptorforLarge-scaleVisualSearch.”MultimediaToolsandApplications,vol.77,no.6,pp.7181-7196,2018.