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基于ORB特征的图像检索技术研究与应用的任务书
任务书
任务名称：基于ORB特征的图像检索技术研究与应用
任务背景和目的：
随着数字图像的快速增长，如何高效地对图像进行检索成为一个重要的研究课题。而特征提取和匹配是图像检索中的关键步骤。ORB（OrientedFastandRotatedBRIEF）特征是一种经典的局部特征描述子，具有旋转不变性和鲁棒性。本任务将研究并应用ORB特征在图像检索中的应用，通过开发一个基于ORB特征的图像检索系统，实现对图像数据库的快速检索和查询。
任务内容和方法：
1.熟悉ORB特征的原理和算法。了解ORB特征的生成和描述方法，并理解其在图像检索中的优点和局限性。
2.构建图像数据库。收集一定数量的图像数据，并使用ORB特征提取算法提取每张图像的ORB特征。
3.实现ORB特征的匹配算法。通过计算两个图像之间ORB特征的相似度，实现图像之间的匹配。
4.设计图像检索系统。基于以上研究成果，设计并开发一个基于ORB特征的图像检索系统。该系统应具备图像导入、特征匹配和查询结果显示等功能。
5.模型训练和优化。对图像检索系统进行训练和优化，以提高检索的精准性和效率。
任务计划：
1.第1周：研究ORB特征的原理和算法，了解图像检索的研究现状和应用前景。
2.第2周：收集一定数量的图像数据，并使用ORB特征提取算法提取每张图像的ORB特征。
3.第3周：实现ORB特征的匹配算法，并对图像数据库进行匹配测试。
4.第4周：设计图像检索系统的整体架构，并实现图像导入和查询结果显示功能。
5.第5周：完成图像检索系统的特征匹配模块和查询结果显示模块的编程工作。
6.第6周：进行图像检索系统的训练和优化，提高检索的精准性和效率。
7.第7周：撰写论文和实验报告，并进行实验结果的整理和分析。
8.第8周：完成论文和实验报告的修改和修订工作，准备任务总结报告。
9.第9周：准备任务总结报告并进行汇报。
任务预期成果：
1.完成图像数据库的构建和特征提取工作。
2.实现ORB特征的匹配算法，并进行相关实验测试。
3.完成基于ORB特征的图像检索系统的开发和优化。
4.撰写论文和实验报告，总结研究成果和经验。
经费预算：
本任务的经费预算包括实验设备的购买和实验材料的使用费用。根据初步估计，预计需要xxx元。
参考文献：
1.Rublee,E.,Rabaud,V.,Konolige,K.,&Bradski,G.(2011).ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURF.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.2564-2571).
2.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.InComputervision—ECCV2006(pp.404-417).Springer,Berlin,Heidelberg.