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基于感兴趣区域的图像感知哈希技术研究的任务书
一、研究背景
随着计算机视觉领域的不断发展，图像识别技术也随着不断进步。其中，哈希技术是近年来发展较快的领域之一。哈希技术是指将高维数据映射到低维空间的一种方法，通常用于图像和视频检索领域。哈希技术可以将复杂的图像信息转换为二进制代码，使得图像数据易于处理，减少计算量和存储空间。但是，传统的哈希技术只考虑了整个图像，对于复杂的图像，在对整个图像进行处理时可能会忽略一些重要的区域，因此需要发展基于感兴趣区域的图像感知哈希技术。
二、研究目的
基于感兴趣区域的图像感知哈希技术主要是为了解决传统哈希技术对复杂图像处理的不足。该研究旨在发展一种高效的、准确的图像哈希技术，不仅可以对整个图像进行处理，还能够对图像中的感兴趣区域进行处理，并应用于图像检索和识别等方面，提高图像效率、准确性和可解释性。
三、研究内容
1.研究感兴趣区域提取方法
感兴趣区域提取是基于感兴趣区域的图像感知哈希技术的基础。本研究将探讨现有的感兴趣区域提取算法，并提出新的感兴趣区域提取方法。其中，将研究区域提取算法的精度、召回率和可扩展性等指标。
2.研究基于感兴趣区域的图像哈希技术
本研究将基于提取的感兴趣区域，研究新的基于感兴趣区域的图像哈希技术。该技术将考虑图像中的多个感兴趣区域，以此提高图像的哈希效率和准确性。在实验过程中，将针对该技术的哈希编码方法、匹配精度和速度等指标进行测试和评估。
3.实现基于感兴趣区域的图像检索系统
本研究将在实验室开发环境下搭建一个基于感兴趣区域的图像检索系统。该系统将使用新的图像哈希技术提取哈希码，并在之前提取的感兴趣区域中匹配哈希码，实现相应图像的检索和识别。
四、研究方法
该研究的主要技术方法包括：
1.感兴趣区域提取算法研究：在进行感兴趣区域提取方法研究时，我们将使用深度学习算法和传统的计算机视觉算法进行对比分析，对提取的感兴趣区域的质量和准确性进行评估。
2.基于感兴趣区域的图像哈希方法研究：在研究基于感兴趣区域的图像哈希技术时，我们将利用机器学习算法和哈希算法等手段提高哈希算法的精度和准确性，并使用相关的性能指标对结果进行评估。
3.实现基于感兴趣区域的图像检索系统：在实现图像检索系统时，我们将使用Python和DeepLearning等框架搭建系统，并基于现有数据库进行图像检索实验。系统的性能将由多个指标进行评估，包括检索精度、检索时间、系统的可拓展性等。
五、研究意义
本研究的意义在于提出了一种新的基于感兴趣区域的图像哈希技术，该技术可以更全面地对图像信息进行处理，提高图像处理的效率和准确性。通过实现一个基于感兴趣区域的图像检索系统，可用于实际应用场景中，如安防领域、文档管理和多媒体检索等方面。
六、研究进度与计划
本研究计划于2022年2月开始，预计为期12个月。
具体研究进度安排如下：
2022年2月-2022年4月：文献调研与分析，感兴趣区域提取算法研究
2022年4月-2022年8月：基于感兴趣区域的图像哈希技术研究，实验数据收集
2022年8月-2022年10月：基于感兴趣区域的图像检索系统实现
2022年10月-2022年12月：系统测试与结果分析，撰写研究报告
七、研究预期成果
1.基于感兴趣区域的图像感知哈希技术
2.实现基于感兴趣区域的图像检索系统
3.发表相关技术论文1-2篇
4.提高图像检索技术的效率和准确性
八、研究经费
该项目所需经费约400万元，主要用于设备购置、实验数据采集与处理、人员培训和实验室管理等方面。