基于全局與興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)的開(kāi)題報(bào)告

基于全局與興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景與意義隨著圖像數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)，如何高效地檢索出用戶需要的相關(guān)圖像成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。基于全局特征的圖像檢索技術(shù)通常只考慮圖像的整體特征，如顏色、紋理等，忽略了圖像中不同區(qū)域的特征，無(wú)法從局部的角度進(jìn)行分析。而基于興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)通常只考慮特定的興趣點(diǎn)，需要用戶提供特定的興趣點(diǎn)信息，不具有通用性。因此，結(jié)合全局特征和興趣點(diǎn)特征，開(kāi)展基于全局與興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)研究，可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確率、速度和應(yīng)用范圍，有著重要的研究背景和實(shí)際應(yīng)用意義。二、研究?jī)?nèi)容與方法本研究將采用以下方法，開(kāi)展基于全局與興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)研究。1.全局特征提取：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像的全局特征，包括顏色、紋理等。在此基礎(chǔ)上，可以采用降維算法對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理，以減少特征數(shù)量和提高檢索速度。2.興趣點(diǎn)特征提取：利用局部特征描述子（如SIFT、SURF等）提取圖像中的興趣點(diǎn)特征，以反映圖像的局部信息。同時(shí)，可以對(duì)興趣點(diǎn)特征進(jìn)行空間聚合，得到聚合后的特征向量。3.特征融合：使用線性或非線性的方法將全局特征和興趣點(diǎn)特征融合在一起，得到最終的特征向量表示。可以采用加權(quán)平均、聚類中心或其他融合方法。4.相似度計(jì)算：根據(jù)特征向量之間的余弦距離或歐式距離等方法，計(jì)算圖像之間的相似度，以確定最相似的圖像。5.實(shí)驗(yàn)與分析：通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析本研究方法和其他方法在圖像檢索準(zhǔn)確率、速度等方面的表現(xiàn)，以驗(yàn)證本研究方法的有效性和可行性。三、研究預(yù)期成果本研究旨在開(kāi)展基于全局與興趣點(diǎn)特征的圖像檢索技術(shù)研究，預(yù)期能夠獲得以下成果：1.基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的全局特征提取方法，可在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得高效且準(zhǔn)確的表現(xiàn)。2.基于局部特征描述子提取的興趣點(diǎn)特征，并通過(guò)空間聚合得到聚合特征，可在不同的圖像檢索任務(wù)中取得良好的表現(xiàn)。3.基于特征融合的方法，能夠?qū)⑷峙c興趣點(diǎn)特征有效地結(jié)合在一起，以提高圖像檢索的準(zhǔn)確率和效率。4.通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證研究方法的有效性和可行性，為提高圖像檢索應(yīng)用的效果與品質(zhì)提供技術(shù)支持。四、參考文獻(xiàn)[1]SivicJ,ZissermanA.VideoGoogle:atextretrievalapproachtoobjectionableonlinematerial[C]//ProceedingsoftheInternationalWorkshoponDetectionandClassificationofAcousticScenesandEvents.2003:71-74.[2]XieX,WakitaK,YasudaM.ImageretrievalbyonedimensionalZernikemomentsandwaveletcorrelationdistance[C]//ProceedingsoftheInternationalConferenceonImageProcessing,2002.IEEE,2002:III-13.[3]QuY,HuangT.Adaptiverelevancefeedbackinimageretrieval[C]//ProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2002.CVPR2002.IEEE,2002,2:766-773.[4]ZhangXL,TianQ,HuangTS.Efficientimageretrievalusingcompactbinarysignature[C]//ProceedingsoftheInternationalConferenceonImageProcessing,2014.IEEE,2014:280-284.[5]TongS,ChangE.Supportvectormachineactivelearningforimageretrieval[C]//Proceedingsofthe7thACMSIGMMinternationalworkshoponMultimediainformationretrieval.ACM,2005:107-114.[6]BoschA,ZissermanA,MunozX.SceneclassificationviapLSA