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基于内容的图像检索中关于特征学习的研究的任务书
一、任务背景
近年来，随着互联网的快速发展，图像数据量呈现爆炸式增长，这使得基于图像的内容检索成为一项热门研究领域。内容检索是指当用户输入关键词或以其他方式输入查询请求时，系统将返回与请求相符的图像，从而使用户快速找到所需信息。图像检索是一项复杂的任务，牵涉到多个领域，包括计算机视觉、机器学习和信息检索等。当前，图像检索中特征学习是研究热点之一，因此，本任务书将着重介绍基于内容的图像检索中的特征学习研究。
二、任务目的
本任务旨在了解和掌握基于内容的图像检索中特征学习的相关研究，主要涵盖以下三个方面：
1.熟悉基于内容的图像检索和特征学习的概念及发展历程
2.学习常用的特征提取方法及特征选择方法，并了解其优缺点
3.了解最新的特征学习研究成果和应用场景
三、任务内容
1.基于内容的图像检索
（1）定义和发展历程
（2）现有技术及应用场景
（3）自然语言处理在图像检索中的应用
2.特征学习
（1）特征表示和表示学习
（2）特征提取方法（如SIFT、HOG、LBP等）
（3）特征选择方法（如PCA、LLE、LDA等）
（4）深度学习在特征学习中的应用
3.最新应用场景
（1）基于内容的图像检索在社交网络中的应用
（2）基于内容的图像检索在医疗图像中的应用
（3）基于内容的图像检索在三维建模中的应用
四、任务结果
任务完成后，将掌握基于内容的图像检索和特征学习的基本概念和发展历程。了解特征提取和特征选择方法，并了解其优缺点。熟悉最新的特征学习研究成果和应用场景。同时，能够在实际项目中运用所学知识，提高图像检索的精度和效率。
五、参考文献
[1]张远航,范琳.基于内容的图像检索技术综述[J].数据采集与处理,2018,33(1):60-71.
[2]方舟.特征选择方法在基于内容的图像检索中的应用[J].资讯&文献,2019(4):38-39.
[3]王晓雪,杨昌庆.基于卷积神经网络的图像内容检索技术研究综述[J].电子科技,2020,33(4):16-22.
[4]刘金林,赵磊,马晓东,等.基于内容的图像检索技术及其应用[J].计算机工程与科学,2018,40(4):715-721.