基于深度非松弛哈希的图像检索算法研究的开题报告.docx

基于深度非松弛哈希的图像检索算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
近年来，随着社会科技的发展和数据量的增加，作为一种重要的信息表达方式，图像的使用范围不断扩大，例如图像搜索、图像识别、文件共享和医学图像处理等领域中的应用。图像检索也就相应地成为了热点研究领域之一。由于图像的高维性和相似性，图像检索的难点一直是如何在检索效率和准确性之间寻求平衡的问题。哈希方法(HASH)在图像检索中具有可比性高、计算它快等优势，因此成为解决这一问题的重要方法。在原有哈希方法的基础上，深度哈希方法应用深度学习技术，得到不错的检索结果，获得了广泛的研究和应用。
本文选取了深度非松弛哈希(DeepNon-ParametricHashing,DNPH)作为研究对象，探究其在图像检索方面的应用。非松弛哈希方法是松弛哈希的一种改进，相比于传统的松弛哈希方法，其有着更强的鲁棒性和判别能力，可以更好地适用于高维数据的处理。结合深度学习技术，我们可以进一步提高其准确性和效率。
二、国内外研究现状
随着近年来深度学习和哈希技术的发展，图像检索的研究也取得了很大的进步，目前已经有很多方法被提出。其中基于深度学习的哈希方法(DLH)发展迅速，主要分为有监督深度哈希(SupervisedDeepHashing,SDH)和无监督深度哈希(UnsupervisedDeepHashing,UDH)两大类。SDH需要利用标签信息来提高哈希质量，但由于标签信息有限，所以SDH通常会在大型数据集上表现得好。UDH则不需要标签信息，更适用于小型数据集，但由于缺乏监督信息，其哈希质量通常较差。尽管已有不少深度哈希方法被提出，但由于高维数据的特殊性和查询效率的要求，这些方法的应用仍存在很多问题。
相比于传统的哈希方法，非松弛哈希方法在图像检索中表现更加优异。WangY等人提出的DNPH方法综合了传统哈希方法和深度学习技术，在不同维度数据上都取得了较好的检索效果。但是，在具体应用中，DNPH方法仍面临着计算复杂度过高和检索效率不高的问题。
三、研究内容和方法
本文主要研究深度非松弛哈希(DeepNon-ParametricHashing,DNPH)在图像检索中的应用，通过对其特点和优势的分析，探究其在图像检索中的精度和效率表现。
具体研究内容如下：
1.合理选择用于训练的数据集，选择合适的特征提取器，比较深度非松弛哈希和其他哈希方法在检索精度和计算效率方面的差异；
2.进一步探究深度非松弛哈希的不足之处，并提出相应的改进方法；
3.提出深度非松弛哈希在图像检索中的实用性和可行性，并分析其在实际应用中的应用前景。
本文的研究方法主要是基于深度学习和模式识别的。在数据的处理与处理流程中，我们将采用深度神经网络实现特征提取，结合非松弛哈希方法实现图像的编码和查询，通过实验分析哈希表现的好坏情况。
四、预期成果和意义
本文的主要目标是探究深度非松弛哈希在图像检索中的应用。预期研究成果包括：
1.通过实验和比较分析，得出深度非松弛哈希和其他哈希方法在图像检索中的优势和不足；
2.探究深度非松弛哈希应用的改进方案，并验证其实际效果；
3.提出深度非松弛哈希在图像检索中的实用性和可行性，并分析其在实际应用中的应用前景。
本文的研究意义在于推动计算机视觉技术的发展，为图像检索领域提供一种快速、精确、高效的检索方法，为深度哈希方法的研究和应用提供参考。