基于FREAK和局部敏感哈希的剪纸图像检索算法研究的任务书.docx

基于FREAK和局部敏感哈希的剪纸图像检索算法研究的任务书
任务书
一、背景
随着数字图像技术的发展，图像处理与图像识别等领域的需求越来越广泛，图像检索技术的应用也越来越受到关注。在众多的图像检索算法中，基于局部特征的检索算法因其良好的鲁棒性、高精度和高效性等特点而受到了广泛关注。FREAK算法和局部敏感哈希（LSH）算法是基于局部特征的检索算法中的代表，其结合使用能够提高图像检索的效果。与此同时，剪纸图像在文化传承、工艺美术、广告设计等领域也有广泛的应用，因此，对剪纸图像检索算法的研究也具有实际意义。
二、任务
本次任务旨在对基于FREAK和局部敏感哈希的剪纸图像检索算法进行研究，具体任务包括下列内容：
1.剪纸图像的特征提取：基于FREAK算法对剪纸图像进行特征提取；
2.特征匹配：设计基于局部敏感哈希的匹配方法，将剪纸图像的特征进行匹配；
3.算法实现：根据提供的剪纸图像数据集，实现基于FREAK和局部敏感哈希的剪纸图像检索算法；
4.实验测试：使用自建剪纸图像数据库进行实验测试，并对剪纸图像检索算法进行效果评估；
5.结果分析：根据实验结果对基于FREAK和局部敏感哈希的剪纸图像检索算法进行参数调整和优化。
三、要求
1.能够熟练运用Python或Matlab等编程语言进行图像处理和算法实现；
2.具有一定的图像处理和机器学习基础，了解一些基本的局部特征提取方法和匹配算法；
3.熟悉FREAK和局部敏感哈希算法，了解其机制和基本应用方法；
4.具有良好的实验设计和数据处理能力，能够准确评估算法的效果，提出优化建议。
四、实验设备和资源
1.实验设备：建议使用配置较高的PC或服务器进行实验；
2.软件资源：Matlab或Python编程环境；
3.数据集：提供基于剪纸图像的数据库。
五、时间进度
本次任务共计4周，具体时间安排如下：
第1周：复习局部特征提取和匹配算法，了解FREAK和局部敏感哈希算法的机制和应用，熟悉实验流程和要求；
第2周：根据提供的剪纸图像数据集，进行特征提取和匹配方法的设计，并实现代码；
第3周：使用自建剪纸图像数据库进行实验测试，并对算法进行效果评估，提出优化建议；
第4周：对算法进行优化，完善实验结果，完成实验报告撰写和PPT制作。
六、参考内容
1.CenJ,WenY,LiX,etal.Animprovedfuzzyclusteringmethodforimagesegmentationbasedonparticleswarmoptimization[J].TheJournalofChinaUniversitiesofPostsandTelecommunications,2019,26(3):1-8.
2.Huili,ZhangX,XingX.Researchonimagefeatureextractionalgorithmbasedonmulti-scalemorphologicaldifferenceofextremepoints[C]//InternationalConferenceonControl,AutomationandRobotics.AtlantisPress,2019:17-22.
3.YangB,ZhangL,LiangL.AfeaturepointmatchingalgorithmbasedonSURFandLSH[C]//InternationalConferenceonQuality,Reliability,Risk,Maintenance,andSafetyEngineering.Springer,Cham,2019:552-561.
4.RangarajanR,KumarJU,MiyamotoR,etal.Enhancedfeatureextractiontechniquesforimageretrieval[C]//InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandMultimediaApplications(ICCIMA2019).AtlantisPress,2020.
5.ZhangX.ResearchontheapplicationofFREAKalgorithminfacerecognition[D].ZhengzhouUniversity,2019.
以上参考内容仅供参考，不作为本次任务的必须阅读内容。