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基于深度哈希的大规模图像检索方法研究的任务书
任务书
一、题目
基于深度哈希的大规模图像检索方法研究。
二、背景
在现代社会，图像处理技术已经成为信息处理领域中重要的研究方向之一。图像检索技术是图像处理领域中最有挑战性的问题之一，传统图像检索方法难以应对大规模图像数据的检索需求。因此，研究基于深度哈希的大规模图像检索方法是当前图像处理领域中的热门研究方向。
三、研究内容
本研究的主要内容是研究基于深度哈希的大规模图像检索方法，包括以下方面：
1.研究现有图像检索方法的不足之处，在实现大规模图像检索方面的难点及存在的问题进行分析。
2.深入研究深度哈希方法的原理及应用，理解其具有良好的跨域检索性质、高效率、低维空间特征以及无需预训练的优势。
3.研究基于深度哈希的大规模图像检索算法的开发过程及关键技术。对常用的哈希算法进行比较，分析其优缺点，并在此基础上提出基于深度学习的哈希算法。
4.实现基于深度哈希的大规模图像检索系统，并进行实验验证。比较该系统与传统图像检索方法的检索效果，同时对该系统在各种图像检索场景下不同的性能表现进行分析。
5.最后，总结本研究的研究成果，对基于深度哈希的大规模图像检索方法的未来研究进行展望。
四、研究方法
本研究采用的研究方法包括文献法、数据统计法、实验等方法。
1.文献法：查阅国内外相关领域的文献资料，对现有的图像检索技术进行综述，对深度哈希的原理及应用进行深入了解。
2.数据统计法：利用实验数据进行分析，探讨基于深度哈希的大规模图像检索算法的优化方案。
3.实验法：对基于深度哈希的大规模图像检索系统进行实验，评价其检索效果和性能表现。
五、时间安排
本研究计划从2021年3月开始，历时近10个月。具体时间安排如下：
1.第一阶段（3月-5月）：进行文献研究及调研，完善研究内容。
2.第二阶段（6月-7月）：开发基于深度哈希的大规模图像检索系统，并进行实验。
3.第三阶段（8月-10月）：分析实验结果，对系统进行优化，并进行性能测试。
4.第四阶段（11月-12月）：完成研究成果报告，撰写论文。
六、预期成果
本研究的预期成果如下：
1.深入研究了基于深度哈希的大规模图像检索方法的优势和局限，并对其中存在的问题进行了探讨。
2.开发了基于深度哈希的大规模图像检索系统，并通过实验进行了性能测试。
3.实验结果表明，基于深度哈希的大规模图像检索方法相比于传统图像检索方法具有更高效，更佳的检索效果和用户体验。
4.成功撰写研究成果报告和相关论文，为该领域的研究提供了新的参考和思路。