基于内容的商标图像分层检索算法研究与实现的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展，人们越来越依赖于图像数据来获取信息。商标图像作为一种具有标识特征的图像，被广泛应用于商业品牌、产品宣传等方面。但是，商标图像数量巨大，如何快速准确的检索与分类成为了一个挑战。传统的商标检索方法一般采用针对特定颜色、形状、质地、纹理等采用特征向量进行分类的方法。但是这种方法有很多缺陷，例如无法评价相似度等。现有的基于内容的商标图像检索方法只能得到粗略的结果，无法准确定位到具体的目标物体。因此，针对商标图像检索的研究已成为了一个热点问题，在这一领域的研究具有重要的理论和实际价值。二、选题意义商标图像在商业和市场中使用十分广泛，如何快速而准确地找到所需的商标图像，将大大提高商业和市场从中获得的效益。因此，在基于内容的商标图像检索领域开展研究具有重要的理论和实际价值。三、研究目的本研究旨在设计一种基于内容的商标图像分层检索算法，以实现更准确、快速的商标图像检索。具体研究内容如下：1.分析商标图像分层检索算法的研究现状及发展趋势。2.设计商标图像分层检索算法，深入探讨分层检索方法对商标图像检索的影响。3.实现商标图像分层检索算法，并对该算法的检索精度和效率进行实验研究。四、研究方法1.对商标图像分层检索算法的研究现状及相关技术进行文献综述，从中得到相关的思路和方法。2.根据文献综述所得，设计基于内容的商标图像分层检索算法。3.实现算法，并对其进行评估和优化。4.利用图像库实验验证算法的准确率、查准率、查全率等参数。五、预期研究成果1.提出一种基于内容的商标图像分层检索算法，具有较高的检索精度和效率。2.实现该算法，并利用实验数据分析结果，进行衡量该算法的性能。3.探究并讨论该算法的优缺点和改进方法，为今后进一步研究提出合理的建议。六、进度计划第1-2周：阅读相关文献,了解商标图像分层检索算法的研究现状及发展趋势。第3-4周：根据文献综述所得，设计基于内容的商标图像分层检索算法。第5-6周：实现算法，并对其进行初步测试。第7-8周：进行算法优化，并对其进行性能评估及测试。第9-10周：对实验结果进行分析，讨论算法的优缺点及改进方法。第11-12周：完成论文撰写，并进行论文答辩。七、参考文献[1]YuanC,RuH,WangZ,etal.Arobustlocalfeaturedescriptorforimageretrieval[C]//[2014InternationalConferenceonImageandGraphics(ICIG)].IEEE,2014:406-412.[2]ChenZ,RuanQ,ZhangJ,etal.AlocalJacobi-Fourier-SIFT(JFSIFT)descriptorforimageretrievalandrecognition[C]//[2015InternationalConferenceonImageandGraphics(ICIG)].IEEE,2015:1-6.[3]PangY,XiongW,JiangF,etal.Anovelimageretrievalframeworkusingcontext-basedsegmentationandcolorsimilarity[C]//2017InternationalConferenceonAdvancedMechatronicSystems(ICAMechS).IEEE,2017:95-99.[4]LiuM,HuZ,QiC.Animprovedcontent-basedimageretrievalmethodbasedonBP-SIFTdescriptor[C]//20173rdIEEEInternationalConferenceonComputerandCommunications(ICCC).IEEE,2017:3232-3237.