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基于内容图像检索技术算法的研究与实现的任务书
一、任务描述
本项目旨在基于内容图像检索技术算法，实现对图像进行快速检索与识别，为用户提供更加高效、准确的图像检索服务。
二、研究内容
1.图像特征提取技术研究
利用SIFT、SURF等算法对图像进行特征提取，对提取到的特征进行描述和匹配，完成图像检索。
2.特征降维与聚类技术研究
选定合适的特征降维和聚类方法，提高系统运行效率和准确性。
3.图像相似度计算技术研究
选定相似度计算方法，对特征点进行量化，并结合匹配算法计算图像相似度。
4.系统框架设计与实现
基于以上技术研究，设计并实现图像检索系统框架，实现快速、准确的图像检索服务。
三、研究方法
1.文献综述和调研
对现有图像检索相关技术和算法进行综述和调研，确定研究方向和重点。
2.算法实现与测试
针对所选定的特征提取、降维聚类、相似度计算等算法，进行实现和测试，并结合标准图像库数据对系统进行评估。
3.系统实现与测试
根据研究结果设计实现图像检索系统，结合测试库数据对系统进行评估。
四、实验设备及技术要求
1.实验设备
计算机、图像采集设备、图像处理软件。
2.技术要求
熟练掌握图像处理基础知识和常用编程语言，较好的数学基础。
五、研究成果
1.一篇科技论文
撰写一篇基于内容图像检索技术算法的研究与实现相关的科技论文，介绍研究思路、方法和成果，并发表在相关期刊或会议上。
2.图像检索系统
基于所研究的技术和算法，设计并实现一个能够快速、准确地进行图像检索的系统，并提供相应的操作界面。
六、进度安排
1.第一阶段（一个月）
文献综述和调研，确定研究方向和重点，完成技术评估和算法选择。
2.第二阶段（两个月）
完成算法实现和测试，确定合适的特征提取、降维聚类、相似度计算等算法。
3.第三阶段（两个月）
基于结果设计实现图像检索系统，进行测试和优化。
4.第四阶段（一个月）
撰写科技论文，并准备相关材料和展示。
七、参考文献
[1]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.
[2]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:SpeededUpRobustFeatures[J].ComputerVision-ECCV2006,2006:404-417.
[3]YangY,LuoJ,YuJ,etal.MiningDistinctiveImageFeaturesfromSIFT[J].InternationalJournalofComputerScienceandInformationSecurity,2010,8(2):244-249.
[4]ZhangL,ZhangL,MouX,etal.Efficientimageretrievalusinglocaldominantcolourdescriptor[J].IETImageProcessing,2011,5(6):541-548.
[5]SavakisAE,BhagavathyS,KumarA.ImageRetrievalUsingColorandTextureCues[J].MultimediaSystems,2004,9(4):324-332.