面向重点舰船目标识别的近似最近邻查询方法研究的任务书.docx

面向重点舰船目标识别的近似最近邻查询方法研究的任务书
任务书
题目：面向重点舰船目标识别的近似最近邻查询方法研究
一、任务背景
舰船目标识别是监测海洋环境、保护海洋资源以及维护海上安全的重要手段。随着目标检测和识别技术的不断发展，舰船目标的检测和识别已经成为海洋监测、国土安全等领域中的重要研究方向之一。然而，在实际的舰船目标识别任务中，由于海面上舰船目标数量众多、分布广泛，如何高效地实现快速有效的匹配和识别成为一个重要的问题。
近似最近邻（ANN）查询方法是一种高效的数据统计方法，可以用来解决舰船目标识别中的匹配问题。通过将每个目标用数学特征进行描述，并计算出目标间的相似度，可以使用ANN查询技术，在数据库中快速找到与待匹配目标最相似的目标。ANN在计算机视觉等领域的实际应用中已经得到了广泛的应用，可用于目标检测、识别、跟踪、三维重建等领域。
本任务旨在探讨针对重点舰船目标识别的ANN查询方法，研究如何通过有效的特征描述和查询技术，实现快速准确地识别舰船目标。
二、任务要求
1.研究基于ANN查询技术的舰船目标识别方法，探讨ANN查询方法的优劣性和适用范围，并分析其在识别大规模数据集时的应用价值。
2.通过实验分析不同特征描述方法的优缺点，探讨选择最优特征描述方法的标准和方法，并根据实验结果确定最终的特征描述算法。
3.设计实验，在大规模数据集上测试ANN查询方法和各特征描述算法的性能，并比较各算法的精度和效率。
4.根据实验结果，提出面向重点舰船目标识别的最佳ANN查询算法。
三、任务计划
1.调研ANN查询技术在目标识别领域的应用，了解目前研究的现状和存在的问题，并总结国内外相关领域的最新进展。
2.分析舰船目标识别中的关键挑战和问题，探讨ANN查询技术在数据规模增大、目标种类增多、数据复杂度增加等方面的适用性和优劣性。
3.研究特征描述算法和选择最优算法的标准和方法，设计实验分析各特征描述算法的性能和适用性。
4.根据实验结果，对特征描述算法进行改进和优化，提高识别精度和效率。
5.通过实验比较，选取最佳的ANN查询算法，撰写研究报告，并展示实验结果和最佳应用效果。
四、成果要求
1.题目为“面向重点舰船目标识别的近似最近邻查询方法研究”的硕士论文。
2.完成实验记录和数据分析，包括实验方案设计、实验流程记录、数据处理和结果分析等。
3.提交完整的研究报告，包括技术路线、数据分析、实验结果、评估和结论等。
4.对研究成果进行总结和展示，包括学术论文发表、学术会议演讲、项目报告、专利申请等。
五、参考文献
1.Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91-110.
2.Lebedev,V.,&Lempitsky,V.(2016).FastsearchforCNNstructurelearning.arXivpreprintarXiv:1607.06450.
3.Zhang,L.,Zhou,W.,Yang,Y.,Ying,B.,&Jiang,S.(2016).Afastandrobustorientationestimationalgorithmusingsalientpointsmatchingformarinetargets.OceanEngineering,128,387-396.
4.Shi,X.,Chen,Z.,Xu,X.,&Li,B.(2019).Visualtrackingusinghierarchicalfeaturesselectionforfishrecognition.FishResearch,211,211-219.
6.Wang,J.,Yang,J.,Yu,K.,Lv,F.,Huang,T.,&Gong,Y.(2010).Locality-constrainedlinearcodingforimageclassification.InComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2010IEEEConferenceon(pp.3360-3367).IEEE.