基于属性建模和知识学习的大规模图像检索的开题报告

基于属性建模和知识学习的大规模图像检索的开题报告1.题目基于属性建模和知识学习的大规模图像检索2.研究背景随着图像数据的不断增加，如何实现高效准确的图像检索成为了一个热门的研究领域。传统的基于内容的图像检索方法通常采用颜色、纹理、形状等低层次特征描述图像，但这种方法难以满足高级检索需求。因此，近年来出现了基于属性建模和知识学习的图像检索方法，该方法将图像描述为一组属性，如“戴眼镜”、“穿短裤”等，这种方法能够更好地反映图像的高层语义信息，实现更精准、高效的检索。3.研究内容本研究旨在探索基于属性建模和知识学习的大规模图像检索方法，主要研究内容如下：（1）基于属性建模的图像表示方法。本研究将采用属性建模来描述图像，将图像表示为一组属性，如人物服饰、场景等，从而能够更好地表达图像的语义信息。（2）基于知识学习的图像检索方法。本研究将通过学习大量图像数据和常识知识，提取图像属性之间的关联规律，从而能够实现更准确的图像检索。（3）基于深度学习的图像检索模型设计。本研究将采用深度学习技术，设计相应的神经网络模型，实现基于属性建模和知识学习的图像检索。4.研究意义本研究在实现高性能图像检索方面具有重要的理论和应用价值。一方面，基于属性建模和知识学习的图像检索方法将能够更好地表达图像的高层语义信息，提高图像检索的精度和效率。另一方面，本研究所提出的基于深度学习的图像检索模型能够更好地实现图像自动化处理，拓展图像处理领域的应用。5.研究方法本研究将采用以下研究方法：（1）收集和整理大规模图像数据，并进行预处理和特征提取。（2）建立图像属性描述模型，对图像进行属性建模，提高图像的语义表达能力。（3）基于知识学习，挖掘不同属性之间的关联规律，提高图像检索精度。（4）设计基于深度学习的图像检索模型，实现高效准确的图像检索。6.预期结果（1）建立完整的图像属性模型，提高图像语义表达能力。（2）设计实现一个基于属性建模和知识学习的大规模图像检索系统。（3）提出一个基于深度学习的图像检索模型，实现高效准确的图像检索。7.计划安排本研究预计在两年内完成，主要工作如下：（1）第一年：收集和整理图像数据；建立基于属性建模的图像表示方法；基于知识学习提取图像属性间关联规律。（2）第二年：设计基于深度学习的图像检索模型；实现大规模图像检索系统。8.参考文献[1]LiuH,LiP,WangY,etal.Large-ScaleAttribute-BasedImageRetrievalwithFamilyPhotos[C]//TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2015.[2]GongY,WangL,GuoR,etal.Webimageretrievalwithsemanticattributelearning[C]//TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2014.[3]WangZ,WangR,ZhangH,etal.Large-ScaleImageRetrievalwithAttentiveDeepLocalFeatures[C]//TheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2018.[4]LiG,YangY,ZhouJ,etal.ADeep-LearningBasedAttribute-RichModelforCross-ModalRetrieval[C