面向移动视觉搜索的加速算法研究的开题报告

面向移动视觉搜索的加速算法研究的开题报告一、课题背景随着移动互联网的普及，图像、视频等视觉信息的搜索越来越受到人们的关注。尤其是随着智能手机的普及，移动视觉搜索应用日趋广泛，如基于图像的搜索、基于社交网络的图像搜索、基于人脸识别的搜索等。现有的移动视觉搜索算法都需要处理大量的图像或者视频信息，计算量较大，处理时间较长。因此，移动视觉搜索算法的速度加快便特别具有研究意义和实用价值。二、课题简介本课题将重点研究面向移动视觉搜索的加速算法，包括以下内容：1.介绍移动视觉搜索的基本原理及应用场景。2.分析现有的移动视觉搜索算法的主要问题及不足之处。3.提出基于特征选择的加速算法，对图像或者视频特征进行选择和筛选，减少处理的数据量，提高搜索速度。4.提出基于GPU的加速算法，采用GPU的并行计算能力，加速搜索算法的处理速度。5.提出基于神经网络的加速算法，通过预训练神经网络模型，在搜索阶段对图像或者视频特征进行预处理，降低检索时间。6.进行实验验证，并比较本文提出的算法与现有算法的性能和效果。三、研究目标本课题旨在研究面向移动视觉搜索的加速算法，通过特征选择、GPU加速和神经网络预处理等方法，提高搜索算法的速度和准确性，进一步推动移动视觉搜索应用的发展。四、研究方法本文将采用以下研究方法：1.文献综述，对现有的移动视觉搜索算法进行分析和比较，找出其主要问题和不足之处。2.探索基于特征选择、GPU加速和神经网络预处理等方法在移动视觉搜索应用中的应用。3.设计实验验证算法的性能和效果，并进行比较和评估。五、研究意义本课题的研究成果将有以下意义：1.提高移动视觉搜索算法的处理速度，提高搜索效率，以适应移动设备的能力。2.推动移动视觉搜索应用的发展，提升用户体验和搜索的准确性。3.为计算机科学相关研究领域提供新的思路和方法。六、研究进度安排1.第一阶段（1-2周）：文献综述，对现有的移动视觉搜索算法进行分析和比较。2.第二阶段（3-5周）：提出基于特征选择、GPU加速和神经网络预处理等方法的加速算法，并进行初步实验验证。3.第三阶段（6-8周）：进一步完善算法，并进行性能测试和实验比较。4.第四阶段（9-11周）：整理研究成果，撰写论文和报告。5.第五阶段（12周）：进行新一轮实验验证，并根据实验结果修改论文和报告。七、参考文献1.ZhangW,WangY,KangX,GuoY,LiZ.Areal-timemobilevisualsearchsystem.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2015,11(6):1472-1481.2.TaoD,LiuZ,SunT.AmobilevisualsearchsystembasedonECCimageregistrationandrobustvisualfeatures.InInternationalConferenceonIntelligentComputing,2012:361-367.3.HuangY,BaoH,GuanT,etal.Mobilevisualsearch:asurvey.InInternationalConferenceonMultimediaModeling,2014:658-669.4.YanY,ZhangX,YangY,etal.LeveragingGPUaccelerationforefficientmobilevisualsearch.InAnnualACMConferenceonMultimediaSystems,2016:37-48.5.GaoL,JiS,LuY,etal.Scalablemobilevisualsearchwithincomprehensiblycompressed