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基于哈希学习的大规模媒体检索研究的任务书
任务书
一、任务标题
基于哈希学习的大规模媒体检索研究
二、任务背景
近年来，随着互联网技术的不断发展和媒体内容的爆炸式增长，互联网媒体数据量的快速增长已经无法被传统的检索方法所满足，大规模媒体检索成为了越来越受关注的研究领域。传统的检索方法主要采用文本检索的方式，这种方法适用于只包含文本信息的场景，但是在包含图像、视频等多媒体的场景中，文本检索方法的效率和准确度都受到了很大的限制。因此，如何有效地对大规模媒体数据进行检索，已经成为了互联网媒体研究领域中亟待解决的问题。
哈希学习是一种以低维度的二进制码来表示高维度数据的有效方法，具有快速检索和存储占用较小的优势，因此在图像、视频等多媒体数据的检索中有着广泛的应用。本研究将基于哈希学习的方法，研究大规模媒体检索方法，以提升检索效率和准确度，从而更好地满足互联网媒体检索的实际需求。
三、任务目标
1.综合研究现有的哈希学习方法，在此基础上提出适合于大规模媒体检索的哈希学习算法。
2.探索大规模媒体数据处理技术，包括图像/视频预处理、特征提取等方面。
3.基于所提出的哈希学习算法，实现大规模图像/视频的哈希编码，并对哈希表的效率进行评估。
4.设计并开发一个大规模媒体检索系统，基于哈希编码实现图像/视频的高效检索，并对检索效率和准确度进行评估。
5.针对实际应用场景，对所提出的算法进行优化，提升检索效率和准确度。
四、任务分工
1.研究现有的哈希学习方法，包括基于深度学习的哈希方法等方面，提出适合于大规模媒体检索的哈希学习算法。负责人：研究生（1人）。
2.对大规模媒体数据进行处理，包括图像/视频预处理、特征提取等方面。负责人：研究生（1人）。
3.基于所提出的哈希学习算法，实现大规模图像/视频的哈希编码，并对哈希表的效率进行评估。负责人：研究生（1人）。
4.设计并开发一个大规模媒体检索系统，基于哈希编码实现图像/视频的高效检索，并对检索效率和准确度进行评估。负责人：研究生（1人）。
5.针对实际应用场景，对所提出的算法进行优化，提升检索效率和准确度。负责人：研究生（1人）。
五、任务时间安排
本研究任务共计3年，具体时间安排如下：
第一年：综合研究现有的哈希学习方法，提出适合于大规模媒体检索的哈希学习算法。
第二年：对大规模媒体数据进行处理，实现大规模图像/视频的哈希编码，并对哈希表的效率进行评估。
第三年：设计并开发一个大规模媒体检索系统，基于哈希编码实现图像/视频的高效检索，并对检索效率和准确度进行评估，针对实际应用场景进行算法优化。
六、预期成果
1.提出适合于大规模媒体检索的哈希学习算法。
2.实现大规模图像/视频的哈希编码，并对哈希表的效率进行评估。
3.设计并开发一个大规模媒体检索系统，基于哈希编码实现图像/视频的高效检索，并对检索效率和准确度进行评估。
4.发表2-3篇高水平的会议或期刊论文，共享研究成果并产生广泛的学术影响。
五、经费预算
本研究经费大致预算如下：
计算机硬件和软件费用：30万元
实验场地租赁和维护费用：50万元
研究人员实习费用：50万元
出版费用：20万元
其他费用：20万元
总计：170万元
注：以上经费预算只是估算，并不是最终确定的数值，具体的经费预算将根据实际情况进行细化。