基于多视图学习与主动查询的图像检索研究的任务书一、研究背景及意义随着图片、视频等多媒体资料的不断增加，如何高效地检索和利用这些数据成为了亟待解决的问题。在图像检索领域中，如何实现快速准确地检索是当前的热点问题。传统的基于文本或者标签的图像检索方法，在面对大型数据集时往往无法取得很好的效果。在此背景下，基于多视图学习与主动查询的图像检索技术成为了研究热点。多视图学习是指将多个视角的数据进行联合处理，获得更全面的信息。而对于图像检索来说，多视图方法可以从多个角度提取图像中的特征，得到更为丰富的特征描述子，帮助提高检索准确度。同时，主动查询技术可以通过主动问询用户来获取更多的相关信息，从而更加精确地定位用户的信息需求，提升检索效果。因此，本次研究旨在探究基于多视图学习与主动查询的图像检索方法，提高图像检索的准确度和效率，为实际应用开发提供技术支持。二、研究内容本次研究将重点探讨以下内容：1.多视图学习在图像检索中的应用：根据不同视角提取图像的特征，通过组合多种视角的特征描述子得到更为全面、准确的特征表达。2.基于主动查询的图像检索策略：采用交互式的方式，通过主动向用户询问相关信息，获取更加准确的检索需求，从而提高检索效率和准确度。3.基于多视图学习和主动查询的图像检索模型：将多视图学习与主动查询策略结合起来，构建图像检索模型，实现准确高效的图像检索。三、研究方法研究方法主要包括以下几个方面：1.数据集构建：从公开的图像数据库中选取大量图像，并对其进行标注和分类，构建多视图数据集。2.特征提取和描述子生成：从图像中提取多种特征，并通过计算和组合生成多种特征描述子。3.多视图学习算法：利用多视图学习算法对不同视角的特征进行联合处理，获得更为全面和准确的特征表达。4.主动查询策略：使用用户交互的方式，通过系统主动向用户询问其需求，改变传统的图像检索方式，提高检索准确度和效率。5.模型训练和评估：利用构建的多视图和主动查询模型，对不同图像进行检索和排序评估，得出模型的检索准确率、召回率等评价指标。四、预期成果经过研究，预期达到以下成果：1.一种基于多视图学习和主动查询的图像检索方法，能够提高图像检索准确度和效率。2.一份多视图数据集，包含多个视角和标签信息。3.一份图像检索模型的代码实现和测试结果，包括准确率、召回率等方面的评测指标。4.一份论文，详细介绍基于多视图学习和主动查询的图像检索方法，以及相关的实验结果和分析。五、研究计划1.第一阶段（1个月）：数据集的构建和处理，包括选取数据集、数据集的清洗、预处理和标注等。2.第二阶段（2个月）：多视图学习和特征描述子生成的研究和实现，包括多视图学习模型的建立、不同特征描述子的生成和组合等。3.第三阶段（1个月）：基于主动查询的图像检索策略研究和实现，包括问询策略和响应模型的设计。4.第四阶段（2个月）：多视图学习和主动查询的图像检索模型的实现和评估。5.第五阶段（2周）：撰写论文和进行结果汇总与总结。六、经费预算研究所需经费大致包括数据集选取和构建、软件和硬件设备的购买、实验过程中的差旅和材料费用。经费总计不超过6万元。