1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何从海量图像库中快速、准确地检索出目标图像成为一个亟待解决的问题。
传统的基于文本的图像检索方法需要人工标注图像，效率低下且存在语义鸿沟问题。
而基于内容的图像检索方法通过提取图像自身的视觉特征进行检索，能够有效克服传统方法的局限性，近年来受到越来越广泛的关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，基于内容的图像检索技术取得了显著进展，其中基于视觉词典模型的图像搜索算法成为研究热点之一。
1. 国内研究现状
国内学者在基于视觉词典模型的图像搜索算法方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要内容包括以下几个方面：
1.视觉词典模型构建：研究图像特征提取方法，如SIFT、SURF、CNN等，并在此基础上构建有效的视觉词典模型，用于表征图像的视觉内容。
2.基于视觉词典的图像表示：研究如何利用构建的视觉词典模型对图像进行量化和表示，提取图像的全局和局部特征，并进行特征降维处理，以提高图像检索效率。
3.图像相似性度量：研究基于距离的度量方法和基于统计的度量方法，比较不同图像之间的相似度，并研究相似性度量评价指标，以评估不同度量方法的性能。
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，首先进行文献调研，了解国内外在图像搜索算法，特别是基于视觉词典模型的图像搜索算法方面的研究现状，包括视觉词典构建、图像特征表示、相似性度量、检索效率优化等关键技术。
在现有研究的基础上，本研究将重点关注以下几个方面：
1.高效的视觉词典构建方法：针对现有视觉词典构建方法效率较低的问题，研究更高效的聚类算法，例如基于图论的聚类方法、层次化聚类方法等，以提高视觉词典构建效率。
2.鲁棒的图像特征表示方法：针对图像特征对光照、旋转、尺度变化等因素较为敏感的问题，研究更鲁棒的图像特征表示方法，例如采用深度学习模型提取图像特征，以提高特征的表达能力。
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.提出一种高效的视觉词典构建方法：针对现有视觉词典构建方法效率较低的问题，本研究将探索更高效的聚类算法，例如基于图论的聚类方法、层次化聚类方法等，以提高视觉词典构建效率。
2.研究更鲁棒的图像特征表示方法：针对图像特征对光照、旋转、尺度变化等因素较为敏感的问题，本研究将探索更鲁棒的图像特征表示方法，例如采用深度学习模型提取图像特征，以提高特征的表达能力。
3.提出更准确的图像相似性度量方法：针对现有图像相似性度量方法难以准确反映图像语义相似度的问题，本研究将探索更准确的相似性度量方法，例如结合深度学习模型学习图像的语义特征，并基于语义特征进行相似性度量。
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.刘华波,周利莉,李志青,等.基于深度学习的视觉词袋模型图像检索[J].计算机应用研究,2020,37(09):2778-2782 2787.
2.张良,张艳宁,谢维信,等.融合多特征和自适应权重的视觉词袋模型图像检索[J].计算机科学,2020,47(04):109-115.
3.李彦江,郭雷,史倩玉.基于视觉词典模型和深度学习的图像检索算法[J].计算机工程,2020,46(03):278-284.
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