基于卷积神经网络的图像检索开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效地从海量图像库中检索出目标图像成为迫切需求。

传统的图像检索方法通常依赖于人工提取图像特征，存在效率低下、语义鸿沟等问题。

近年来，深度学习技术的兴起为图像检索领域带来了新的机遇，基于卷积神经网络的图像检索方法因其强大的特征学习能力和检索性能，逐渐成为研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像检索技术取得了显著的进步，尤其是在深度学习技术的推动下，基于卷积神经网络的图像检索方法逐渐成为主流。

总的来说，国内外在基于卷积神经网络的图像检索领域的研究都取得了丰硕的成果，但是仍然存在一些挑战和机遇。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.卷积神经网络结构设计:研究不同的卷积神经网络结构对图像检索性能的影响，例如vgg、resnet、inception等，并根据具体应用场景选择合适的网络结构。

2.图像特征提取方法:研究如何利用卷积神经网络提取有效的图像特征表示，例如全局特征、局部特征、多尺度特征等，以及如何融合不同类型的特征以提高检索精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下工作：
1.深入研究图像检索和卷积神经网络的相关理论，包括图像特征提取、相似性度量、深度学习等，并调研国内外相关研究进展，了解现有方法的优缺点。

2.设计基于卷积神经网络的图像检索模型，包括选择合适的网络结构、设计图像特征提取方法、选择相似性度量方法和设计检索结果排序算法等。

3.构建实验环境，收集和整理实验数据，包括图像数据集、评价指标等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于卷积神经网络的图像特征提取方法，该方法能够提取更具判别力的图像特征，提高图像检索的精度。

2.研究一种适用于图像检索的相似性度量方法，该方法能够更准确地度量图像之间的相似度，提高检索结果的准确率。

3.设计一种高效的检索结果排序算法，该算法能够根据图像的语义信息对检索结果进行排序，提高检索结果的相关性和用户体验。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘华清,刘蓉,段立娟. 基于深度学习的图像检索研究进展[j]. 软件学报, 2016, 27(2): 257-271.

2. 李武,徐欣,邓波. 基于深度学习的图像检索算法综述[j]. 计算机科学, 2019, 46(6): 131-140.

3. 彭进,魏明. 基于深度学习的图像检索技术综述[j]. 计算机工程与应用, 2018, 54(12): 1-11.