基于局部视觉信息的大规模图像检索研究的任务书.docx
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基于局部视觉信息的大规模图像检索研究的任务书任务书一、背景图像检索是信息检索领域的一个关键技术,其可用于构建可视化检索系统,实现文字检索无法做到的图像检索功能。大规模图像检索是图像检索中一个具有挑战性的问题,其需要处理海量图像数据,并能够在大规模图像集合中高效地搜索合适的图像。近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,基于局部视觉信息的大规模图像检索日益成为研究热点。局部特征是指在图像中具有局部区域结构,可以用来描述图像的重要信息。基于局部特征的算法包括SIFT、SURF、ORB等。这些算法可以提取出图像的关键点及其局部描述符,从而构建图像的特征向量表示,用于图像检索任务。在大规模图像检索中,局部特征算法对于快速计算和准确匹配具有明显优势。二、任务本次研究任务旨在探讨如何基于局部视觉信息实现大规模图像检索。具体任务如下:1.综述基于局部特征的大规模图像检索算法,并对比分析不同算法在数据集上的性能表现与优缺点。2.实现基于局部特征的大规模图像检索算法,在数据集上进行实验,评估其各项性能指标,并进行深入分析。3.探讨基于局部视觉信息的大规模图像检索算法在不同领域的应用,并优化算法以适应不同应用场景的需求。4.结合实际应用场景,设计算法提高大规模图像检索的速度和准确度,并与已有算法进行对比,验证优化效果。5.撰写研究报告,总结本次研究的成果、思路以及存在的问题和不足,在研究的基础上,提出下一步的展望和方向。三、要求1.研究员应具备较强的数学基础和计算机功底,熟悉常用的图像处理算法和数据结构,具有扎实的编程能力。2.研究员应能够熟练使用主流的图像处理工具和编程语言,如Python、OpenCV等。3.研究员应具备较强的团队协作能力和沟通能力,能够与组内其他成员积极配合,完成任务。4.研究员应严格遵守数据安全、知识产权保护等法律法规和道德规范。四、时间要求本次研究计划完成时间为半年。五、成果要求1.研究报告:不少于20页,需包含研究问题、研究方法、实现效果、优化方案等,并在最后阐述下一步研究方向。报告应具有严谨性和可重复性。2.实验数据集:提供实验使用的数据集(图片文件)、特征向量数据等。3.程序实现:提供可运行的程序及源代码。4.研究者应在小组例会、研讨会等场合发布实验结果,并提供技术支持。六、经费预算本次研究所需经费预算为XX万元。七、参考文献1.LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[C]//Computervision,1999.TheproceedingsoftheseventhIEEEinternationalconferenceon.IEEE,1999:1150-1157.2.BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.Surf:Speededuprobustfeatures[C]//Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Berlin,Heidelberg,2006:404-417.3.RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.Orb:Anefficientalternativetosiftorsurf[C]//2011Internationalconferenceoncomputervision.IEEE,2011:2564-2571.4.PhilbinJ,ChumO,IsardM,etal.Lostinquantization:Improvingparticularobjectretrievalinlargescaleimagedatabases[C]//2008IEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.IEEE,2008:1-8.