基于内容的图像检索中相关反馈技术的研究及系统实现的开题报告1.研究背景随着数字图像的快速发展和数字媒体的广泛使用，以图像检索为代表的多媒体信息检索领域日益受到关注。内容为基础的图像检索是一种通过内容分析进行图像检索的方法，亦称为CBIR(Content-BasedImageRetrieval)。CBIR系统通过对图像的特征提取和相似性计算，实现用户以图像为查询的检索需求。然而，由于图像内容复杂多变，同一图像也有多种处理方式和角度，因此单一特征的图像检索结果难以满足用户的需求。针对这一问题，相关反馈技术应运而生。相关反馈技术是指通过用户交互或自动处理获得用户查询的反馈信息，然后基于反馈调整检索算法，重新计算相似度，最终得到更满足用户需求的图像检索结果。2.研究目的和意义近年来，随着大数据时代的到来，图像检索的实时性和准确性对于各行各业的应用越来越重要。相关反馈技术的引入为CBIR系统提供了新的思路和手段，通过不断优化并自适应用户需求，使得CBIR系统具有更高的效率和精准度。然而，当前相关反馈技术在实际应用中存在一些问题，如何提高反馈的效率和准确度，如何避免反馈信息的偏差，仍需要进一步探索。因此，本研究旨在研究相关反馈技术在CBIR系统中的应用，并通过实验验证其有效性和可行性，旨在提高CBIR系统的准确性和用户满意度。3.研究内容和方法本研究的研究内容主要包括：（1）相关反馈技术的原理、类型、流程和优化方法的研究。（2）CBIR系统基于相关反馈的检索算法研究。（3）实验数据集的构建和实验结果的分析。研究方法主要包括：（1）文献调研和综述，了解CBIR和相关反馈技术的最新研究进展。（2）设计CBIR系统和相关反馈算法，编写实验代码。（3）构建实验数据集，利用MATLAB等工具进行实验，分析实验结果。4.预期结果和意义本研究将研究相关反馈技术在CBIR系统中的应用，并通过实验验证其有效性和可行性。预计研究将取得以下结果和意义：（1）提出基于相关反馈技术的CBIR系统，探索相关反馈在图像检索中的优化方式和调整策略。（2）验证相关反馈技术在CBIR系统中的有效性和可行性，提出可行的改进方案。（3）为CBIR系统提供更好的实时性和精度，推动图像检索技术的发展和应用。5.研究计划（1）第一阶段（2021年9月-2022年1月）：对相关反馈技术及CBIR系统进行调研和了解，撰写文献综述，并初步设计实验方案。（2）第二阶段（2022年2月-2022年6月）：编写相关反馈算法和设计CBIR系统进行实验，收集实验数据及结果。（3）第三阶段（2022年7月-2022年12月）：分析实验结果，总结成果，撰写毕业论文。6.参考文献[1]Dong,F.,Li,H.,Li,L.,&Liu,Y.(2020).Content-basedimageretrievalusingdeeplearningtechniques:Asurvey.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,73,102925.[2]Tong,X.,Lv,Z.,&Guo,J.(2019).Asurveyoncontent-basedimageretrievalusingdeeplearning.Neurocomputing,338,81-91.[3]Kadar,I.,Preejakul,S.,&Janthanaphan,M.(2019).Asurveyoncontent-basedimageretrievalusingdeepneuralnetworks.MultimediaToolsandApplications,78(19),27183-27220.[4]Zhai,Y.,Xie,Y.,&Gao,Y.(2018).Videocontent-basedretrievalandrecognition:Asurvey.InformationSciences,451,95-123.[5]Wang,L.,Luo,Z.,&Luo,J.(2020).Areviewofdeeplearning-basedcontent-basedimageretrieval.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,31(8),2905-2922.