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基于深度学习与哈希学习的中草药植物图像检索研究的开题报告
【开题报告】
题目：基于深度学习与哈希学习的中草药植物图像检索研究
研究背景与意义
近年来，中草药越来越受到人们的重视，因为中草药具有绿色、天然、安全的特点，被广泛运用在中医临床实践中。随着中草药市场的不断扩大，植物图像的检索也变得越来越重要。然而，目前的中草药植物图像检索系统还存在许多问题，主要包括以下几个方面：
1.图像特征提取不够准确，导致检索效果不理想；
2.存在大量的冗余图像数据，影响检索速度；
3.中草药植物图像数据缺乏，难以进行有效的训练。
基于以上问题，本文提出了一种基于深度学习与哈希学习的中草药植物图像检索方法，旨在提高中草药植物图像检索的精度与效率，从而进一步推动中草药产业的发展。
研究内容和方法
本文的研究内容包括图像特征提取、哈希编码和查询检索三个方面。
1.图像特征提取：使用卷积神经网络（CNN）对中草药植物图像进行特征提取，获取高质量的图像特征；
2.哈希编码：分别使用传统的LocalitySensitiveHashing（LSH）算法和基于深度学习的哈希方法将特征向量编码成二进制码，减少冗余，提高存储效率；
3.查询检索：采用余弦相似度计算查询图像与数据库中图像的相似度，快速检索出相关图像。
研究计划
1.数据集的构建：从网上获取中草药植物图像数据，进行筛选和清理，构建数据集；
2.模型的设计和训练：设计基于CNN的自编码器模型，使用该模型对中草药植物图像进行特征提取，并使用传统的LSH算法和基于深度学习的哈希方法对特征向量进行编码；
3.实验结果的分析：比较两种哈希算法的检索效果和速度，并与传统方法进行对比实验；
4.论文撰写和提交：总结实验结果，撰写论文，最终将研究成果提交学校。
参考文献
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