基于Meanshift和EMD的图像检索系统研究的任务书

基于Meanshift和EMD的图像检索系统研究的任务书任务书一、任务背景近年来，随着互联网的飞速发展，图像检索技术的应用需求越来越大。图像检索技术可以实现对大规模图像数据的快速检索，在很多领域具有广泛的应用，如图像分类、医学图像诊断、安全监控等。本次任务将基于Meanshift和EMD的图像检索系统展开研究，旨在开发一种高效、准确的图像检索系统。二、任务要求1.熟悉Meanshift和EMD算法原理，并掌握图像特征提取和相似性度量方法。2.借助MATLAB等工具实现Meanshift和EMD算法，并搭建图像检索系统。3.对系统效果进行测试和评估，优化系统性能。4.具备中英文报告撰写和口头表达能力，能够撰写研究报告和总结报告，并作出合理的研究结论。三、任务计划任务计划如下：第一周：调研图像检索技术，熟悉Meanshift和EMD算法原理。第二周：掌握图像特征提取和相似性度量方法，实现Meanshift算法。第三周：实现EMD算法，进行算法测试和效果评估。第四周：优化系统性能，改进算法并进行实验。第五周：完成系统设计报告和总结报告，为后续实验和研究奠定基础。四、任务成果1.图像检索系统设计报告和总结报告。2.图像检索系统实现代码。3.实验数据和结果。4.任务总结报告。五、任务评价标准任务评价标准如下：1.算法实现和测试（30分）2.系统设计和实现（30分）3.有效性和准确性评价（20分）4.报告书写和口头表达（20分）六、参考文献1.Comaniciu,D.,&Meer,P.(2002).Meanshift:Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,24(5),603-619.2.Rubner,Y.,Tomasi,C.,&Guibas,L.J.(2000).Theearthmover'sdistanceasametricforimageretrieval.Internationaljournalofcomputervision,40(2),99-121.3.Lowe,D.G.(1999).Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures.InProceedingsoftheseventhIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.1150-1157).4.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).Videogoogle:Atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.1470-1477).5.Nister,D.,&Stewenius,H.(2006).Scalablerecognitionwithavocabularytree.InProceedingsoftheIEEEconferenceo