图像聚类及其在图像检索中的应用研究的中期报告摘要：图像聚类是一种将图像分组的技术，其可以用于图像检索、图像分类和图像压缩等领域。在本研究中，我们对图像聚类及其在图像检索中的应用进行了中期报告。首先，我们介绍了图像聚类的基本概念和模式识别的经典方法。然后，我们讨论了一些常用的图像聚类算法，包括k-means、层次聚类、谱聚类等。我们还介绍了一些普及的性能指标，比如Purity、NMI、ARI等，来评估聚类结果的好坏。接着，我们详细讨论了图像聚类在图像检索中的应用方法。我们认为，对于大规模图像检索任务，图像聚类可以有效地提高检索性能。具体而言，我们可以首先对所有的图像进行聚类操作，然后在搜索时将搜索空间限制在与查询图像相同的聚类中。这种方法能够快速缩小搜索空间，并减少检索时间。此外，我们还介绍了一些著名的基于图像聚类的图像检索系统，包括STICK、MARS、NILE、WING等。最后，我们列举了一些已经取得了一定成果的相关研究工作，包括基于深度学习的图像聚类、基于跨域的图像聚类等领域。这些研究为图像聚类及其应用在图像检索中的更进一步探索提供了新的思路和方向。关键词：图像聚类、图像检索、聚类算法、性能指标。Abstract:Imageclusteringisatechniqueforgroupingimagesandcanbeusedinimageretrieval,imageclassification,andimagecompression.Inthisstudy,wereportontheuseofimageclusteringanditsapplicationinimageretrieval.First,weintroducethebasicsofimageclusteringandtraditionalpatternrecognitionmethods.Then,wediscusssomecommonlyusedimageclusteringalgorithms,includingk-means,hierarchicalclustering,andspectralclustering.WealsointroducesomepopularperformancemetricssuchasPurity,NMI,andARItoevaluateclusteringresults.Next,wediscussindetailtheapplicationofimageclusteringinimageretrieval.Webelievethatforlarge-scaleimageretrievaltasks,imageclusteringcaneffectivelyimproveretrievalperformance.Specifically,wecanfirstperformclusteringonallimagesandthenlimitthesearchspacetothesameclusterasthequeryimageduringsearch.Thismethodcanquicklyreducethesearchspaceandreduceretrievaltime.Inaddition,wealsointroducesomefamousimageretrievalsystemsbasedonimageclustering,includingSTICK,MARS,NILE,WINGandothers.Finally,welistsomerelatedresearchworkthathasachievedcertainresults,includingimageclusteringbasedondeeplearningandcross-domainimageclustering.Thesestudiesprovidenewideasanddirectionsforfurtherexplorationofimageclusteringanditsapplicationinimageretrieval.Keywords:imageclustering,imageretrieval,clusteringalgorithm,performancemetrics.