图象检索中若干距离度量算法研究的任务书一、项目背景与意义图象检索是多媒体信息检索领域中的一个重要研究方向。其目标是在图像集合中找到与用户需求相符的图像。其中，距离度量算法是图像检索中的基础，好坏直接影响检索结果的质量。因此，本次研究拟从多个方向，对若干距离度量算法进行比较和分析，为图像检索领域的研究提供一定的参考和建议。二、研究内容1.收集距离度量算法的相关研究文献，包括但不限于L1距离、L2距离、余弦相似度、马氏距离、欧几里得距离等。2.根据文献，列出距离度量算法的优缺点、适用场景和使用范围。以及不同距离度量算法在图像检索任务中的表现和特点。3.在公开数据集或自己构建数据集的基础上，采用不同的距离度量算法进行图像检索任务，比较不同算法的检索结果和性能指标。可以考虑使用MeanAveragePrecision（MAP）、AveragePrecision（AP）等评价指标评价不同算法的表现。4.汇总研究结果，对比分析不同距离度量算法在不同数据集和任务中的表现和优劣。给出结论和建议，指导实际应用中的算法选择和改进。三、参考文献1.ZhangJ,MarszalekM,LazebnikS,etal.SVM-KNN:Discriminativenearestneighborclassificationforvisualcategoryrecognition[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2007,29(12):2124-2138.2.HanJW,JeonBS,YoonHC,etal.Objectretrievalusingthebag-of-wordsmodelandspatialinformation[J].IEEESignalProcessingLetters,2007,14(11):900-903.3.HuangX,LiuX,DingX.Similaritymetricsforcontent-basedimageretrieval:Acomprehensivestudyonevaluatingdifficultreal-worldproblems[C]//Proceedingsof10thPacificRimConferenceonMultimedia.IEEE,2009:401-410.4.SavakisAE,FevensT.Quantitativeevaluationofmetricsforcontent-basedimageretrieval[J].MultimediaToolsandApplications,2002,16(3):233-251.四、研究计划1.第1-2周：收集有关距离度量算法和图像检索的相关文献，对文献进行阅读、整理和归纳。2.第3周：构建图像检索实验平台，编写代码实现不同距离度量算法的对比和评价。3.第4-6周：使用公开数据集或自行构建数据集，对不同距离度量算法在图像检索任务中的性能进行评测和比较。4.第7-8周：分析实验结果，撰写成果论文，包括实验平台的设计、实验结果的对比和分析和算法优化改进建议等内容。5.第9-10周：进行课题答辩，提交成果报告。注：以上计划为大致时间安排，具体实施过程中可以进行适当的调整和修改。