圖像視覺特征及其描述詞匯的對齊研究的開題報(bào)告

圖像視覺特征及其描述詞匯的對齊研究的開題報(bào)告一、研究背景圖像識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的重點(diǎn)之一。在圖像識(shí)別中，需要從圖像中提取特征，并利用這些特征進(jìn)行分類、識(shí)別等操作。視覺特征是指圖像中的可識(shí)別、可度量且可描述的特征，如角點(diǎn)、邊緣、紋理等，是圖像處理的重要內(nèi)容。視覺特征描述詞匯是用于描述視覺特征的詞匯，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等。然而，不同的視覺特征描述詞匯對應(yīng)不同的特征表示方式，這就給特征對齊帶來了困難。特征對齊是指將同一場景下的不同視角、不同分辨率、不同樣本的視覺特征對齊到同一空間中，方便特征選取、匹配等操作。因此，針對視覺特征描述詞匯的對齊研究，將會(huì)有重要的應(yīng)用價(jià)值。二、研究目標(biāo)本文旨在研究視覺特征描述詞匯的對齊方法，以便于將不同的視覺特征描述詞匯對齊到統(tǒng)一的空間中，實(shí)現(xiàn)特征的選取、匹配等操作。具體目標(biāo)如下：1.對不同視覺特征描述詞匯進(jìn)行比較和分析，探究它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。2.研究視覺特征描述詞匯對齊的算法及其實(shí)現(xiàn)，提出對齊模型。3.對模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，分析模型效果及其適用范圍。三、研究內(nèi)容1.視覺特征描述詞匯的比較和分析本文將選取常用的視覺特征描述詞匯（如SIFT、SURF、ORB等），對它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較和分析，找出各自的適用場景。2.視覺特征描述詞匯對齊算法的研究本文將針對不同的視覺特征描述詞匯，設(shè)計(jì)對齊算法，將它們對應(yīng)到同一空間中。對齊算法將會(huì)主要考慮以下幾方面：（1）幾何變換：由于圖像在不同視角、分辨率下所呈現(xiàn)的特征存在不同，因此需要對特征進(jìn)行幾何變換，把不同的視角、分辨率下的特征對齊到同一空間中。（2）特征匹配：特征對齊之后，還需要進(jìn)行特征匹配，以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、定位等功能。3.對齊模型的建立本文將基于研究結(jié)果，提出視覺特征描述詞匯的對齊模型，并探究模型的建立和優(yōu)化方法。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文將在自己搭建的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評估模型的效果及其適用范圍。四、研究意義本研究將對圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展具有積極的作用，具體意義如下：1.提高特征匹配的效率對不同視覺特征描述詞匯進(jìn)行對齊，將能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行特征匹配，從而提高特征匹配的效率。2.提高圖像識(shí)別率合理利用視覺特征描述詞匯，并對其進(jìn)行對齊，將能夠提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。3.實(shí)現(xiàn)多視角、多分辨率的特征選取和匹配特征描述詞匯對齊后，不僅能夠方便進(jìn)行特征選取和匹配，同時(shí)也能夠適應(yīng)多種視角、分辨率的圖像處理需求。四、預(yù)期成果（1）對視覺特征描述詞匯進(jìn)行比較和分析，找出各自的優(yōu)缺點(diǎn)。（2）設(shè)計(jì)視覺特征描述詞匯對齊的算法，并提出對齊模型，實(shí)現(xiàn)圖像特征的選取和匹配。（3）在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，分析模型效果及其適用范圍。五、研究方法本研究將采用的研究方法主要如下：1.文獻(xiàn)調(diào)研法本文將通過文獻(xiàn)調(diào)研的方法，了解現(xiàn)有視覺特征描述詞匯及其對齊方法，為后續(xù)的研究提供理論和方法支持。2.算法分析法本文將對現(xiàn)有視覺特征描述詞匯對齊算法進(jìn)行分析，找出各自的優(yōu)缺點(diǎn)，為模型的建立提供參考。3.模型建立法本文將基于算法分析的結(jié)果，建立對齊模型，設(shè)計(jì)對應(yīng)的對齊算法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，優(yōu)化模型。六、進(jìn)度安排1.2021年5月-6月：文獻(xiàn)調(diào)研，初步了解視覺特征描述詞匯及其對齊方法，確定研究方向。2.2021年7月-8月：設(shè)計(jì)對齊算法，實(shí)現(xiàn)視覺特征描述詞匯對齊，并進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)。3.2021年9月-10月：完善算法設(shè)計(jì)，提出視覺特征描述詞匯對齊模型。4.2021年11月-2022年3月：在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，分析模型效果及其適用范圍。5.2022年4月-5月：撰寫論文及總結(jié)，并進(jìn)行總結(jié)報(bào)告。七、參考文獻(xiàn)[1]Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91-110.[2]Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.EuropeanConferenceonComputerVision,404-417.[3]Rublee,E.,Rabaud,V.,Konolige,K.,&Bradski,G.(2011).Orb:Anefficientalternativetosiftorsurf.InternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2564-2571.[4]Pang,Y.,Du,H.,&Liu,Z.(2017).Researchonimagefeaturepointsextractionalgorithmbasedonmulti-featurefusion.Proceedingsofthe20172ndInternationalConferenceonImage,VisionandComputing(ICIVC),189-193.[5]Zhang,Z.,Wu,H.,&Zhao,L.(2018).Scaleinvariantfe