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基于卷积神经网络的图像匹配算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着图像处理技术的不断发展，图像匹配已经成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。图像匹配技术可以用于物体识别、图像分类、人脸识别、运动跟踪等领域。其中，基于卷积神经网络（CNN）的图像匹配算法因为其非常强的描述能力、自动学习特征以及鲁棒性等优点，在图像处理领域中日益受到大家的关注。
针对现有的基于CNN的图像匹配算法，存在一些问题，如对于具有变形、平移和旋转等变换的图像匹配性能较差，对于某些场景下图片的模糊或者噪声等问题，匹配效果也不理想。同时，如何提高算法的运行效率，减少计算时间，也是需要着重考虑的问题。
因此，本文的主要目的是研究基于CNN的图像匹配算法，探究如何提高算法的鲁棒性和匹配准确度，同时探究如何优化算法的计算效率和算法的稳定性，为后续图像处理相关领域的应用提供良好的理论基础和技术支持。
二、研究内容
本文的研究内容主要分为以下几个方面：
（一）基于CNN的图像特征提取
本文将使用已经经过训练的CNN模型，对两张图片进行卷积操作，提取图片的特征信息。特别地，本文将采用卷积神经网络模型中的残差网络（ResNet）进行特征提取，这是因为残差网络模型具有较强的表达和学习能力，在图像匹配中表现优异。
（二）图像匹配
在获得图片的特征信息后，本文将运用局部感知机制和稀疏编码的方法进行图像匹配。首先，以各自的特征向量作为初始字典，通过迭代交叉匹配的方式，筛选出相似字典进行更新，得到高质量的匹配信息。在图像匹配过程中，本文将考虑空间变换不变性、旋转不变性以及光照不变性等因素对匹配的影响，从而进一步提高算法的鲁棒性。
（三）算法优化
本文将进一步探究如何优化匹配算法的计算效率和稳定性。要实现算法优化，本文将尝试将CNN模型中的一些不必要的卷积层和池化层去除掉，从而减少卷积计算的次数，提高算法的计算效率。此外，本文还将采用Dropout技术和BatchNormalization技术对网络进行稳定化处理，以克服网络在训练时出现的过拟合和收敛速度慢等问题。
三、预期结果
本文预期实现以下目标：
（一）设计一种基于CNN的图像匹配算法，能够有效提取图片的特征向量、实现图片匹配、提高算法的鲁棒性和计算效率，并具有一定的推广价值。
（二）评估所设计的算法在标准数据集上的表现。本文将采用一些典型的数据集，如Oxford和Paris等数据集，来评估所设计算法的匹配准确度、不变性、鲁棒性等指标，并与现有的相关算法进行比较。
（三）通过算法优化来提高算法的效率和稳定性。本文将尝试去掉一些不必要的卷积层和池化层，用Dropout技术和BatchNormalization技术等方法提高算法的稳定性。
四、参考文献
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