基于特征点选择的聚类算法研究与应用的任务书.docx

基于特征点选择的聚类算法研究与应用的任务书
任务书
一、任务背景
随着计算机视觉技术的不断发展，对图像和视频的处理需求越来越多。在一些图像和视频处理的任务中，需要进行特征点的提取和聚类。比如在图像检索、物体识别、行人跟踪等领域，需要对图像进行特征提取和特征点聚类。因此，基于特征点选择的聚类算法研究与应用具有重要意义。
二、任务目标
1.了解特征点提取的基本方法和聚类算法的理论。
2.研究基于特征点选择的聚类算法，对其进行改进和优化，提高算法的准确率和效率。
3.应用聚类算法在图像检索、物体识别、行人跟踪等领域中，探索其应用效果。
三、任务内容
1.学习特征点的提取方法和聚类算法的理论。
2.研究基于特征点选择的聚类算法，包括：K-means算法、DBSCAN聚类算法、层次聚类算法等。
3.分析改进算法的方法，通过比较实验进行算法优化。
4.应用聚类算法在图像检索、物体识别、行人跟踪等领域，对应用效果进行评估。
五、任务要求
1.论文结构完整，论述清晰，表达准确，论文字数不少于1200字。
2.论文内容分析透彻，提出的方法具有实用性和可推广性。
3.论文参考文献丰富，有针对性和前瞻性。
4.论文研究结果具有一定的创新性。
六、时间安排
本任务预计在60天内完成。具体时间安排如下：
第一周：研究特征点提取方法和聚类算法的理论。
第二周：研究基于特征点选择的聚类算法，深入了解其工作原理。
第三到五周：对基于特征点选择的聚类算法进行改进和优化。
第六到七周：进行算法效果评估。
第八到九周：撰写论文。
第十周：论文修改和定稿。
七、参考文献
[1]LowY.W.,ChuaT.S.,2004.Featureselectionforclustering-areview.ProceedingsoftheThirdIEEEConferenceonIndustrialElectronicsandApplications.
[2]JainA.,MurtyM.,FlynnP.,1999.Dataclustering:Areview.ACMComputingSurveys(CSUR).
[3]JohnsonS.C.,1967.Hierarchicalclusteringschemes.Psychometrika.
[4]EsterM.,KriegelH.P.,SanderJ.,1996.DBSCAN:Adensity-basedalgorithmfordiscoveringclustersinlargespatialdatabaseswithnoise.
[5]MacQueenJ.,1967.SomeMethodsforClassificationandAnalysisofMultivariateObservations.Proceedingsofthe5thBerkeleySymposiumonMathematicalStatisticsandProbability.