結(jié)合語(yǔ)義和視覺(jué)特征的圖像檢索研究的開(kāi)題報(bào)告

結(jié)合語(yǔ)義和視覺(jué)特征的圖像檢索研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義隨著社會(huì)和科技的發(fā)展，數(shù)字圖像和視頻信息的數(shù)量快速增加。因此，如何高效地管理、搜索和利用這些海量的視覺(jué)數(shù)據(jù)成為了一個(gè)迫切的問(wèn)題。圖像檢索技術(shù)作為一種強(qiáng)大的工具，可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地找到我們需要的信息，因此在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的研究和應(yīng)用價(jià)值。目前圖像檢索技術(shù)主要分為兩類：基于內(nèi)容的圖像檢索和基于文本的圖像檢索。基于文本的圖像檢索技術(shù)主要是通過(guò)關(guān)鍵詞檢索圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖片，而基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)則是通過(guò)提取圖像的視覺(jué)特征，比如紋理、顏色、形狀等來(lái)實(shí)現(xiàn)搜索。前者的優(yōu)點(diǎn)在于操作簡(jiǎn)單，需要的時(shí)間和計(jì)算資源相對(duì)較少，但是其缺點(diǎn)也非常明顯，就是很難用語(yǔ)言完全描述圖像的內(nèi)容，因此檢索的結(jié)果很容易失真。后者則繼承了視覺(jué)系統(tǒng)感知圖像的方式，可以更加準(zhǔn)確地描述圖像的內(nèi)容，但它需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間才能提取圖像的視覺(jué)特征。本次研究的目的在于結(jié)合語(yǔ)義和視覺(jué)特征，探究基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用和優(yōu)化。我們希望通過(guò)研究，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像檢索效果的提高，為圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展做出貢獻(xiàn)。二、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容本次研究的主要內(nèi)容包括三個(gè)方面：（1）圖像特征提?。貉芯咳绾翁崛∫曈X(jué)特征，包括紋理、顏色、形狀、角點(diǎn)等等。（2）特征匹配：研究如何將圖像中提取的特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征進(jìn)行匹配，以實(shí)現(xiàn)圖像檢索。（3）語(yǔ)義分析：基于圖像依托的高級(jí)語(yǔ)義分析技術(shù)，在圖像檢索中融入語(yǔ)義信息，提高圖像檢索的精度。2.研究方法本次研究主要采用以下研究方法：（1）文獻(xiàn)綜述法：對(duì)圖像檢索相關(guān)領(lǐng)域已有的理論和技術(shù)進(jìn)行綜述，理清思路和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。（2）實(shí)驗(yàn)研究法：采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從圖像特征提取、特征匹配和語(yǔ)義識(shí)別等方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。（3）數(shù)據(jù)分析法：使用圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。三、研究預(yù)期結(jié)果本次研究預(yù)期取得以下結(jié)果：（1）提出一種結(jié)合語(yǔ)義和視覺(jué)特征的圖像檢索方法，并實(shí)現(xiàn)技術(shù)驗(yàn)證。（2）通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證所提出的圖像檢索方法的有效性，并與現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較和分析。（3）研究出在不同數(shù)據(jù)集上應(yīng)用的最佳算法和最高性能。（4）實(shí)現(xiàn)一個(gè)穩(wěn)定性和可靠性優(yōu)秀的圖像檢索系統(tǒng)，并進(jìn)行應(yīng)用研究，應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景。四、研究進(jìn)度計(jì)劃1.第一年（2022年）（1）完成文獻(xiàn)資料閱讀和綜述，了解圖像檢索技術(shù)及其應(yīng)用。（2）準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)集。（3）針對(duì)圖像檢索方法中的圖像特征提取方法進(jìn)行研究，提取圖像中的顏色、紋理、形狀等視覺(jué)特征。（4）嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像特征進(jìn)行分類和建模。2.第二年（2023年）（1）基于提取的視覺(jué)特征，研究圖像特征匹配方法實(shí)現(xiàn)。（2）選擇和使用相似性度量方法進(jìn)行特征匹配，并對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析。（3）在匹配基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和分類，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的圖像檢索系統(tǒng)。3.第三年（2024年）（1）研究如何將語(yǔ)義信息融入圖像檢索系統(tǒng)中，如圖像分類、物體或場(chǎng)景識(shí)別等。（2）提出一種新的方法來(lái)獲得圖像的語(yǔ)義信息，比如結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方式。（3）驗(yàn)證所提出的圖像檢索系統(tǒng)在語(yǔ)義信息融合后的有效性，并對(duì)其性能進(jìn)行優(yōu)化。五、參考文獻(xiàn)[1]Park,U.,&Kim,J.(2014).Asurveyofcontent-basedimageretrievalwithhigh-levelsemantics.PatternRecognitionLetters,37,3-19.[2]Smeulders,A.W.,Worring,M.,Santini,S.,…,&Jain,R.(2000).Content-basedimageretrievalattheendoftheearlyyears.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,22(12),1349-1380.[3]Schedl,M.,Gómez,E.,&Urbano,J.(2013).Semanticmultimediaanalysisandretrieval.SpringerScience&BusinessMedia.[4]Wang,Y.,Zhang,W.,&Zhu,S.C.(2017).Combininglocalandglobalfeaturesforcontent-basedimageretrieval.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,45,131-140.[5]Zhang,Q.,