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视觉属性学习及其在图像检索中的应用研究的开题报告
一、研究背景
随着数字化时代的到来，图像数据日益增长，尽管图像语义理解的发展有很大进步，但是光学图像具有的特征数据量庞大，且难以获得有意义的标签，因此图像检索成为了一项越来越重要的研究领域。在图像检索中，基于视觉属性的方法在图像的成功检索中发挥了很大作用。
图像检索就是通过计算机程序从一大批已知图像中，找到和用户提交的查询图片相似的图像的过程。然而，图像检索的价值在于其速度和效率，而传统的基于标记的方法需要大量人力去标记数据，并且仅能应用于实现特定标记的任务。在大数据时代，标记数据的成本和复杂程度将会无限增长，因此，研究非标记的基于视觉属性的图像检索方法具有重要意义。
二、研究目的和意义
基于视觉属性的方法通过提取图像的内在视觉属性，而不是依赖对图像所描述的物体进行标记，来实现图像检索。这些视觉属性包括颜色、纹理、形状等抽象特征，可以被量化和检索。具有以下优点：首先，与标记类似，这些属性能够从图像数据中提取独特的特征，因而能够代表图像的本质特征；其次，相比于标记，这些属性更易于捕捉到人类视觉的感知，因而被广泛地应用。如果实现这些方法，就能够准确地对相似的非标记图像进行检索。而这意味着能够对海量图像进行快速检索，增加了数据的可再利用性和利用价值，从而提高了科学研究、文化遗产保护、医学影像分析和商业约束的效率。
三、研究内容
本文主要研究基于视觉属性的图像检索方法，并探索其在实际场景中的应用。主要内容包括：
1.文献综述：
综述目前国内外基于视觉属性的图像检索方法，总结各种方法的优缺点及其发展趋势。
2.视觉属性的提取和表示：
利用计算机视觉技术实现图像的特征提取和表示，主要包括颜色、纹理和形状等视觉属性。
3.相似性计算：
介绍不同的相似性计算方法及其对提取和表示的视觉属性的依赖。针对不同的场景和目的，选择适合的相似性算法。
4.基于视觉属性的图像检索系统的建立：
采用现有的深度学习框架建立可伸缩的图像检索系统，实现对大型图像库的快速检索。系统设计包括前端、后端和中间件。
5.实验和结果分析：
采用经典数据集和实际的图像库进行实验，并对实验结果进行分析，证明所开发的检索系统的有效性和实用性。
四、研究方法和技术路线
1.研究方法：
本文采用实验和文献综述相结合的方法，通过实验验证理论结果，并根据文献研究的成果对实验结果进行评价和改进。
2.技术路线：
视觉属性的提取和表示部分采用传统的计算机视觉特征提取方法；相似度计算部分采用传统的相似性算法和基于深度学习的相似性算法；基于视觉属性的图像检索系统采用基于深度学习的图像编码器，以及搜索引擎的模块化设计结构。
五、预期成果
1.提出基于视觉属性的图像检索方法，并探索其在实际场景中的应用。
2.实现一个基于视觉属性的图像检索系统，并验证其有效性和实用性。
3.发表相关研究成果，推动基于视觉属性的图像检索技术在实践中的推广应用。
六、研究难点和挑战
基于视觉属性的图像检索依赖于对视觉属性的准确定义和提取。而且，不同的图像检索系统需要选择适合的视觉属性和相似性计算方法。因此，本项目的主要难点是：
1.如何选择最具代表性且可区分性强的视觉属性。
2.如何根据用户需求和图片内容确定相似性计算方法的合适度。
3.如何实现一个可伸缩的图像检索系统，以应对实际场景中大规模图像数据的快速检索需求。
七、研究计划
|时间节点|研究任务|
|--------|--------|
|第一年|1.文献综述<br>2.基于传统的计算机视觉技术提取和表示视觉属性<br>3.实现基于传统相似性算法的图像检索系统<br>4.实验验证结果|
|第二年|1.将传统计算机视觉技术和深度学习相结合提取并表示视觉属性<br>2.实现基于深度学习相似性算法的图像检索系统<br>3.比较分析不同算法实验结果|
|第三年|1.基于不同时期的数据，检索结果量化评估<br>2.对比分析传统和基于深度学习的图像检索系统实验结果的差距<br>3.实现Web端搜索引擎|
八、工作进度
截至目前，已经完成了相关文献的调研和综述，并确定了本项目的研究内容和技术路线。接下来将会开始基于传统计算机视觉技术提取和表示视觉属性的实验。