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基于视觉注意模型的图像检索方法研究的任务书
任务书：
一、研究背景
随着图像技术的不断发展，图像检索一直是一个研究热点领域。传统的图像检索方法主要基于文本描述信息，这种方法不能很好的满足人们的需求。因为有些图像很难用语言来描述，例如人们在进行美食搜索时需要参考美食图片，而且图片的数量也是非常庞大的，传统的方法处理起来效率低下。因此，基于视觉注意模型的图像检索方法应运而生。
二、研究内容
本次研究的主要内容是基于视觉注意模型的图像检索方法研究。具体包括以下几个方面：
1.对基于视觉注意模型的图像检索方法进行调研、总结和分析，掌握其最新研究成果和发展趋势。
2.研究基于视觉注意模型的图像特征提取算法，包括基于显著性区域和基于前景与背景的方法，比较两种算法的优缺点。
3.研究基于视觉注意模型的图像检索模型，比较不同模型的检索能力和计算复杂度，并探究如何提高检索效率。
4.研究如何将基于视觉注意模型的图像检索方法应用到实际场景中，对其进行实验验证和评估。
5.探究如何将基于视觉注意模型的图像检索方法扩展到视频检索领域，并进行对比分析。
三、研究方法
本研究主要采用文献调研、实验验证和定量分析等方法。具体流程如下：
1.在文献调研阶段，先收集国内外相关的文献和研究成果，对基于视觉注意模型的图像检索方法进行深入了解和调研。
2.在特征提取算法研究阶段，采用MATLAB软件中的工具箱实现图像特征提取算法，并对算法进行测试和分析。
3.在检索模型研究阶段，先在不同的数据集上分别测试不同的检索模型，统计检索效果，并分析各个模型的优缺点。
4.在实验验证阶段，通过构建测试数据集，验证基于视觉注意模型的图像检索方法的可行性，并对其进行评估。
5.在扩展到视频检索领域的阶段，搜集相关视频数据集，对比基于视觉注意模型的图像检索方法和传统方法的检索效率和准确度。
四、预期结果
本次研究的预期结果如下：
1.掌握基于视觉注意模型的图像检索方法的最新研究成果和发展趋势。
2.比较了基于显著性区域和基于前景与背景的图像特征提取算法的优缺点，并做出了结论。
3.研究了不同的检索模型，分析了各个模型的优缺点并提出了改进方案。
4.实现了基于视觉注意模型的图像检索方法，并对其进行了可行性实验和评估。
5.将基于视觉注意模型的图像检索方法扩展到视频检索领域，并对比分析其效率和准确度。
五、参考文献
1.刘晓，等.基于视觉注意的图像检索方法研究[J].计算机科学，2014，41(4):38-42.
2.赵艺.基于视觉注意模型的图像检索研究[D].西北农林科技大学，2016.
3.ZhouX,ZhuM,ZhangX,etal.Asurveyofvisualattentionmechanismsincomputervision[J].Neurocomputing,2016,230:1-20.
4.袁胜超,等.基于视觉注意模型的图像检索技术研究[J].情报科学，2019，37(1):85-90.