基于局部視覺信息的大規(guī)模圖像檢索研究的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)字化技術(shù)的不斷發(fā)展，大量的圖像數(shù)據(jù)被不斷地產(chǎn)生和存儲，這些圖像數(shù)據(jù)涉及到了各個方面的領(lǐng)域，比如醫(yī)療、交通、娛樂等等。如何對這些大規(guī)模的圖像進行高效的管理和檢索，一直是計算機視覺和機器學習領(lǐng)域的研究熱點之一。目前，針對這個問題，已經(jīng)有很多相關(guān)的研究成果，其中基于局部視覺信息的方法備受研究者關(guān)注。二、研究內(nèi)容本次課題將基于局部視覺信息的方法，研究大規(guī)模圖像的檢索問題。具體地，將從以下幾個方面展開研究：1.局部特征提取方法基于局部特征提取的方法已經(jīng)被廣泛應用于圖像檢索任務中。本次課題將從SURF、SIFT、ORB等常見特征提取算法中選取一種或多種算法，實現(xiàn)對圖像局部特征的提取。2.特征匹配方法特征匹配是圖像檢索的核心部分。本次課題將研究基于局部特征的特征匹配方法，如FLANN、BoW、VLAD等常見的方法，實現(xiàn)圖像之間的局部特征匹配。3.圖像相似度計算方法圖像相似度計算是圖像檢索的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本次課題將研究局部特征相似度計算方法，如歐式距離、余弦相似度等，實現(xiàn)圖像相似度的計算。4.檢索結(jié)果重排序在進行圖像檢索時，由于多種因素的影響，返回結(jié)果并不一定是相關(guān)性最高的圖像。因此，本次課題將研究結(jié)果重排序的方法，提高檢索結(jié)果的準確性。三、預期成果本次課題將基于局部視覺信息的方法，研究大規(guī)模圖像的檢索問題。預期達到以下研究成果：1.實現(xiàn)基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)實現(xiàn)一個基于局部特征提取、特征匹配和圖像相似度計算的圖像檢索系統(tǒng)，對大規(guī)模的圖像進行快速檢索。2.驗證檢索系統(tǒng)的性能使用現(xiàn)有的測試圖像數(shù)據(jù)集，對實現(xiàn)的圖像檢索系統(tǒng)進行性能測試和比較分析，并分析研究結(jié)果。四、研究方法本次課題將采用以下研究方法：1.文獻綜述法通過閱讀相關(guān)論文和資料，深入掌握局部特征提取、特征匹配和圖像相似度計算等知識，并了解當前研究熱點和難點。2.算法實現(xiàn)和調(diào)試法在文獻基礎(chǔ)上，實現(xiàn)局部特征提取、特征匹配和圖像相似度計算等算法，并通過實驗和調(diào)試，逐步改進算法性能。3.性能測試和比較法在實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，使用現(xiàn)有的測試圖像數(shù)據(jù)集，對實現(xiàn)的圖像檢索系統(tǒng)進行性能測試和比較分析，并分析研究結(jié)果。五、研究難點本次課題的研究難點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1.局部特征提取與匹配局部特征提取與匹配是實現(xiàn)圖像檢索的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，算法的性能直接影響檢索結(jié)果的準確性。2.系統(tǒng)建設(shè)實現(xiàn)一個高效的基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)，并對其進行算法改進和性能測試，需要綜合運用計算機視覺、機器學習、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等多個領(lǐng)域的知識。3.對比和評估圖像檢索時的對比和評估需要使用相關(guān)的測試圖像數(shù)據(jù)集和標準評估指標，研究人員需要對其進行充分的了解和掌握。六、時間安排本次課題的時間安排如下：1.第一周到第三周文獻綜述，深入了解局部特征提取、特征匹配和圖像相似度計算等相關(guān)領(lǐng)域的知識，并確定需要研究和實現(xiàn)的算法。2.第四周到第七周編寫算法實現(xiàn)和調(diào)試代碼，逐步改進算法性能。3.第八周到第九周實現(xiàn)基于局部特征的圖像檢索系統(tǒng)，并進行初步測試和優(yōu)化。4.第十周到第十一周進行性能測試和對比分析，探究系統(tǒng)的優(yōu)越性和局限性。5.第十二周撰寫論文和制作結(jié)題答辯PPT。七、參考文獻[1]LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[C]//ProceedingsoftheSeventhIEEEInternationalConferenceonComputerVision.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]JegouH,DouzeM,SchmidC.Productquantizationfornearestneighborsearch[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2011,33(1):117-128.[5]ArandjelovicR,ZissermanA.Threethingseveryoneshouldknowtoi