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文档简介
基于双关键字的图像检索模型及系统的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的普及，数字图像在生活中得到了广泛应用，如社交网络、在线购物、广告宣传等等。为了更好地满足人们的需求，提高图像检索的效率和准确率，开发基于关键字的图像检索系统已成为研究的热点之一。但是，传统的基于单一关键字的图像检索方法面临着一些挑战，例如：同一张图片可以有多种解释，同一种图片可以用不同的单词来描述，这些都会导致传统的单一关键字的图像检索效果不佳。为此，本研究将尝试开发一种基于双关键字的图像检索模型及系统，来提高图像检索的效率和准确率。二、研究内容和方向本研究将建立一个基于双关键字的图像检索模型及系统，具体包括以下内容：1.构建图像数据库本研究将使用广泛使用的图像数据库，如COCO、ImageNet等来构建一个大规模的图像数据库，用于训练和测试图像检索模型。2.提取图像特征本研究将使用卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征向量，以便于计算图像之间的相似度。3.建立双关键字模型本研究将基于双关键字来建立一个图像检索模型，以解决传统单一关键字的局限性。具体来说，将引入基于分布式表示的词向量模型，如word2vec、GloVe等来对每个关键字进行向量化，然后将两个关键字的向量进行融合，得到一个综合的双关键字向量，用于描述每张图片。4.设计图像检索系统本研究将以Web应用程序的形式设计图像检索系统，用户可以通过输入两个关键字来搜索相应的图片。系统将根据用户输入的关键字对每张图片进行特征提取，并计算和用户输入关键字向量之间的相似度，最终返回与用户输入最相似的图片。三、研究方法和技术路线1.数据收集和预处理本研究将使用开源的数据集，如COCO、ImageNet等，通过爬虫程序爬取数据集中的图片及其相关标签，并将其转换为可以输入到卷积神经网络中的格式，例如JPEG格式。2.图像特征提取本研究将使用先进的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG等来提取每张图片的特征向量。这些模型已经在图像分类和物体检测任务中取得了很好的效果。3.双关键字模型的建立本研究将选择Word2Vec、GloVe等模型来将单一关键字转换成向量，并使用基于注意力机制的技术来融合这两个关键字向量，得到一个综合的双关键字向量。4.图像检索系统的设计和实现本研究将使用Python语言和相应的Web开发框架，如Flask等，来实现一个基于双关键字的图像检索系统。用户可以在系统中输入两个关键字，然后系统将返回最匹配的图片结果。四、预期成果和创新点1.提出一种基于双关键字的图像检索模型，能够有效提高图像检索的效率和准确率。2.实现一个基于双关键字的图像检索系统，可以方便地进行图像搜索并返回与用户查询最相似的图片。3.研究关键字向量化和双关键字融合的技术，为解决图像检索中传统单一关键字的局限性提供新思路。总之，本研究将开发一种基于双关键字的图像检
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