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多特征融合的图像检索技术研究的任务书
任务书
一、任务目的：
本研究的主要目的是探索多特征融合在图像检索领域的应用，提高图像检索的准确性和效率，并开发基于多特征融合的图像检索系统。
二、研究内容：
1、多特征提取技术研究：
对常用的多种特征提取方法进行比较与分析，如颜色、纹理、形状、深度等特征，并验证不同特征在图像检索方面的效果与优缺点。
2、多特征融合方法研究：
研究多特征融合的方法，确定多个特征的权重关系，以及不同特征的融合方式，例如级联和平行等多种方式，并分析多特征融合对图像检索的影响。
3、图像检索算法研究：
基于多特征提取的图像检索算法的研究，考虑到实际应用场景与特征的不同，设计不同的图像检索算法，并利用大规模图像库进行实验比较，评估不同方法的检索效果。
4、多特征融合图像检索系统开发：
依据多特征融合图像检索算法的研究结果，设计开发一个多特征融合图像检索系统，实现图像的快速检索和准确识别。
三、研究方法：
1、理论研究：对多特征提取和融合的相关技术进行调研与分析，获取最新的相关技术进展，并提出研究思路与方法。
2、实验研究：根据研究方法，设计和开展实验，获取数据和结果，对实验数据进行分析和挖掘，并不断修改和改进研究过程，改进算法模型。
3、系统开发：基于多特征融合图像检索算法研究结果，设计开发一个多特征融合图像检索系统，通过实验验证其性能和有效性。
四、预期成果：
1、提出多特征融合在图像检索中的应用研究，尤其是在解决图像检索准确性、效率等问题方面的价值。
2、系统挖掘多种特征的权重关系，以及不同特征的融合方式，探索不同方法对图像检索的影响。
3、设计并实现基于多特征融合图像检索算法的图像检索系统，完成相应的技术文档和报告。
五、研究进度安排：
1、第一年：进行多种图像特征提取算法的研究和实验，并分析其优缺点。选择优秀的特征提取方法并针对实现图像检索的多个场景，设计出适用于不同情景的多特征提取框架。
2、第二年：在多特征提取的基础上，研究实现多特征融合的算法，并设计实验进行对比分析。逐步完善算法模型，在实际场景下分析算法的有效性和可行性。
3、第三年：在多年实验和研究的基础上，开发基于多特征融合算法的图像检索系统，并在实际场景中进行应用试验，对比分析它与其他算法的检索准确性，效率和稳定性等指标，对系统进行改进和升级。
六、研究预算：
本研究的主要费用包括：实验设备费，实验耗材费，研究人员工资和研究经费等。总预算为200万元，其中实验设备费占50%，实验耗材费占15%，研究人员工资占30%，研究经费占5%。
七、研究团队：
本研究团队主要由计算机视觉专家、图像处理专家和统计学家等领域的专业人士组成。共有5名研究人员，其中教授1名、副教授2名、讲师2名。各成员的专业能力和研究经验都比较强，可以共同完成本研究的所有任务。