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基于特征融合的草图检索方法研究的任务书
一、研究背景及意义
随着计算机技术的不断发展，图片和图形在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。草图检索是一种快速准确地从大规模的图片数据库中查找一张特定图片的方法，这种方法不需要用户输入文本关键字或者复杂的参数设置，只需要用户通过简单的手绘草图输入即可实现检索，因此被广泛应用于很多领域，如模型检索、场景检索、航拍图像检测等方面。而特征融合是当前草图检索领域研究的热点之一，其主要是将不同的特征进行整合，从而提高检索准确率，是一种很有潜力的发展方向。
基于特征融合的草图检索方法研究，旨在提高草图检索的准确性。研究该课题能够为草图检索领域的发展提供技术支撑，为用户提供更加便利、准确的检索体验。
二、研究内容及解决的问题
本次研究主要包括以下几方面内容：
1.基于多种特征的草图检索
首先，我们将采用多种图像特征来描述草图和查询图像的特征信息，如颜色、形状、纹理等。这样可以提高草图检索的准确率，从而更好地与用户的查询需求相匹配。
2.特征融合方法的研究
将不同的特征进行合并，提高草图检索结果的准确率是特征融合的主要目标。目前已经有很多针对草图检索的特征融合方法，如加权求和、特征层次分解、多分类器集成等。本次研究将重点探讨这些方法的优劣和适用场景。
3.深度学习算法的应用
随着深度学习技术的不断发展，它在草图检索领域的应用也广泛受到了关注。我们将探索采用深度神经网络进行草图检索的方法，从而得出更为准确的结果。
通过这些方面的研究，本课题旨在解决以下几个问题：
1.如何有效地融合多种特征，提高草图检索的准确率？
2.如何确定最优的特征融合方法？
3.如何利用深度学习提高草图检索的效果？
三、研究方法及技术路线
本研究的方法主要包括文献调研、算法实现和实验验证三个方面。
1.文献调研
首先，我们将对草图检索领域的研究进展进行深入的调研和分析，重点了解目前的研究热点和存在的问题。并对基于特征融合的草图检索方法进行综述和比较。
2.算法实现
接着，我们将根据调研结果，采用一些常用的图像特征描述方法，如SIFT、SURF、HOG等，从草图和图片中提取出特征向量。然后，我们将采用多种特征融合方法，如加权求和、特征层次分解、多分类器集成等，将不同的特征进行融合。此外，我们还将探索深度学习算法的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
3.实验验证
最后，我们将利用公开的草图检索数据集，对我们提出的特征融合方法进行实验验证。实验结果将用于比较各个方法之间的性能差异，评估所提出的方法的优劣，验证基于特征融合的草图检索方法的可行性和有效性。
四、研究预期成果
本次研究预期达到以下成果：
1.对于草图检索领域的研究进展进行了综述，提出了基于特征融合的草图检索方法，并探索了深度学习算法在该领域的应用。
2.实现了基于多种特征的草图检索和多种特征融合方法，比较了各个方法之间的优劣和适用场景。
3.在公开的草图检索数据集上进行实验，验证了所提出的基于特征融合的草图检索方法的可行性和有效性。
通过以上成果的实现，我们将为草图检索领域的发展提供技术支持，同时也将为用户提供更加便利、准确的查询方式。