1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车辆图像信息的处理和分析成为了研究的热点。
车辆图像信息匹配和降维是车辆图像信息处理中的两个关键问题，对于提高车辆识别、跟踪和检索等应用的效率和准确性至关重要。
本选题旨在研究基于Siamese网络结构深度学习的车辆图像信息的匹配和降维方法，以提高车辆图像信息处理的效率和准确性，为智能交通系统和自动驾驶技术的发展提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
车辆图像信息匹配和降维是计算机视觉和机器学习领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆图像信息匹配方面，清华大学的学者提出了一种基于深度学习的车辆重识别方法，该方法利用深度卷积网络提取车辆特征，并在多个公开数据集上取得了较好的识别结果[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于Siamese网络结构深度学习的车辆图像信息的匹配和降维方法，主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.Siamese网络结构与车辆图像特征提取:研究Siamese网络结构的基本原理和特点，以及如何利用Siamese网络结构提取车辆图像的特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对Siamese网络结构、深度学习、车辆图像信息匹配和降维等相关理论进行深入研究，在此基础上，设计基于Siamese网络结构的车辆图像信息匹配和降维模型，并通过实验验证模型的有效性。
具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献，了解国内外车辆图像信息匹配和降维的研究现状，为本研究提供理论基础。
2.深入研究Siamese网络结构和深度学习的相关理论，设计基于Siamese网络结构的车辆图像信息匹配和降维模型，并对模型的结构、参数和算法进行优化。
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.提出了一种基于Siamese网络结构的车辆图像信息匹配方法，该方法能够有效地提取车辆图像的特征，并具有较高的匹配精度和效率。
2.提出了一种基于深度学习的车辆图像信息降维方法，该方法能够有效地降低车辆图像信息的维度，同时保留关键信息，提高车辆图像信息处理的效率。
3.将Siamese网络结构应用于车辆图像信息降维，提出了一种基于Siamese网络结构的车辆图像信息降维方法，进一步提高了车辆图像信息降维的效率和精度。
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.孙浩,李正周,郭文强,等.基于改进Siamese网络的SAR图像目标识别[J].信号处理,2021,37(11):2131-2141.
2.王力,张良,王天宝,等.基于Siamese网络的行人重识别研究综述[J].计算机科学,2021,48(7):1-12.
3.张腾,刘青山,马龙,等.基于改进Siamese网络的人脸表情识别[J].计算机工程与应用,2020,56(15):154-160.
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