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一个亟待解决的问题。
传统的基于文本的图像检索方法需要手动标注图像，效率低下且难以满足大规模图像检索的需求。
而基于内容的图像检索技术，特别是利用视觉特征进行检索，为解决这一难题提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像检索技术的发展经历了从基于文本到基于内容的转变，近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的图像检索方法逐渐成为研究的主流。
1. 国内研究现状
国内学者在图像视觉特征提取技术方面取得了一定的成果，在颜色、纹理、形状等特征提取方面开展了大量研究，并提出了一些有效的图像检索方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对图像检索中的视觉特征提取问题展开深入研究，分析比较传统特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法的性能差异，并在此基础上，探索新的特征提取和表示方法，以提高图像检索的准确率、效率和鲁棒性。
1. 主要内容
1.传统视觉特征提取方法研究:重点研究颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等全局特征，以及SIFT、SURF、ORB等局部特征的提取方法，分析它们在图像检索中的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较研究等方法，并遵循以下步骤进行：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解图像检索技术、视觉特征提取方法的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.特征提取方法研究:深入研究传统的颜色、纹理、形状等全局特征提取方法，以及SIFT、SURF、ORB等局部特征提取方法，并分析它们的优缺点和适用场景。
同时，研究基于深度学习的图像特征提取方法，例如，使用预训练的CNN模型提取图像特征，并探讨不同网络结构、预训练模型、特征聚合方法对图像检索性能的影响。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统比较传统特征和深度学习特征:将系统地比较传统视觉特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法在图像检索中的性能表现，分析不同方法的优缺点和适用场景，为实际应用提供参考。
2.探索新的特征提取和表示方法:将在现有研究的基础上，探索新的图像视觉特征提取方法，例如，结合传统特征和深度学习特征的优势，设计更有效的特征表示方法，或研究基于无监督学习、自监督学习的特征提取方法，以提高特征的discriminative能力和鲁棒性。
3.针对特定应用场景进行优化:将针对不同的图像检索应用场景，例如，电商平台商品检索、医学影像检索等，研究面向特定应用场景的特征优化方法，以提高检索的准确率和效率。
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.陈硕，刘青山，李国辉，等.基于深度学习的图像检索研究综述[J].软件学报，2018,29(9):2572-2592.
2.刘华文，杨帆，谢毓湘，等.基于内容图像检索技术综述[J].计算机工程与应用，2022,58(16):1-15.
3.李武强，郭雷.基于深度学习的图像检索方法综述[J].计算机应用研究，2020,37(10):2913-2918.
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