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基于语义模型的外观专利图像检索技术研究的任务书
任务书
一、任务目的
随着外观设计大量涌现出来，外观专利的数量快速增长，外观专利的检索引起了人们的广泛关注。而传统的基于文本检索的方法不能很好地满足外观专利检索的需求。因此，本次任务旨在通过构建语义模型，实现基于图像的外观专利检索。
二、任务内容
1.调研与分析
（1）调研图像检索、语义模型、外观专利等领域的发展动态和研究现状；
（2）对现有的基于图像的外观专利检索算法进行比较、分析和评价；
（3）对语义模型进行研究和分析，包括语义词向量表示、词嵌入和主题模型等。
2.数据集预处理
（1）获取外观专利图像数据集，并进行预处理，包括图像去噪、缩放、裁剪等；
（2）根据外观专利分类，将图像分成不同的类别。
3.构建语义模型
（1）构建图像与语义之间的联系，提取图像的识别特征，如颜色、形状、纹理等；
（2）通过构建语义模型，建立图像和语义之间的联系，利用词向量表示方法来实现；
（3）根据图像特征和语义模型，计算图像与客户需求之间的匹配度。
4.技术实现
（1）根据模型实现图像检索功能；
（2）实现基于图像的外观专利检索功能；
（3）进行实验分析，并进行算法优化。
5.撰写论文和汇报
（1）撰写一份研究报告，汇总研究内容、方法和实验结果；
（2）参加学术会议或交流活动，并进行论文汇报；
（3）提交论文并进行答辩。
三、任务要求
1.对图像处理和机器学习有一定的基础知识，熟悉常见的图像处理和识别算法；
2.熟悉至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；
3.掌握数据预处理、特征提取和模型训练等技术方法；
4.对文献阅读和分析能力有一定的要求，能独立阅读和理解外文文献；
5.具有良好的沟通和团队协作能力；
6.最终提交一份完整的研究报告和论文。
四、参考文献
[1]YangZ.内容表示学习进展。计算机研究与发展，2017，54（1）：1-19.
[2]LiB,WangS,LinW,etal.一种新的外观特征提取方法及其在专利图像检索中的应用。光学精密工程，2016，24（7）：1769-1778.
[3]ZhangH,XuM,DaiW,etal.基于深度卷积神经网络和特征融合的目标检测算法。计算机应用研究，2017，34（4）：999-1002.
[4]WangZ,GongY,LiY.一种进行网络结构优化的方法。计算机科学，2017，44(3):45-49.
五、任务成果
1.一份完整的研究报告，包括任务研究背景和意义、相关技术原理和方法、实验结果等；
2.一份外观专利图像检索算法实现程序，可供学术交流和实际应用；
3.一篇研究论文，获得任务完成证书。