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，图像数据呈现爆炸式增长，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依赖于人工标注，存在效率低下、主观性强等问题。
而基于内容的图像检索技术则通过提取图像自身的视觉特征进行检索，克服了传统方法的局限性，近年来受到越来越多的关注。
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，特别是随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的图像检索方法逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在基于CNN的图像检索方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.卷积神经网络结构设计:研究不同的CNN模型结构，如AlexNet、VGG、ResNet等，分析其在图像特征提取方面的优缺点，并根据实际需求选择合适的模型结构或进行改进。
2.网络训练与参数优化:利用公开的大规模图像数据集对CNN模型进行训练，并对网络参数进行优化，以获得更好的特征提取效果。
3.特征提取与降维:利用训练好的CNN模型提取图像的深层特征，并研究合适的特征降维方法，在保证检索精度的前提下，降低特征维度，提高检索效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:深入研究图像检索、卷积神经网络、特征提取、相似度度量等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段:选择合适的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，并对其进行改进，以适应图像检索任务的需求。
利用公开的大规模图像数据集对CNN模型进行训练，并对网络参数进行优化，以获得更好的特征提取效果。
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.改进的CNN模型结构:针对图像检索任务的特点，对现有的CNN模型结构进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高特征提取的效率和准确性。
2.高效的特征降维方法:研究和实现新的特征降维方法，在保证检索精度的同时，尽可能降低特征维度，提高检索效率，降低存储空间需求。
3.融合多种特征的相似度度量:结合CNN特征和其他图像特征，例如颜色特征、纹理特征等，设计更全面的图像相似度度量方法，提高检索结果的准确性。
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.刘杰,杨丽,李海.基于深度学习的图像搜索研究进展[J].计算机应用研究,2022,39(01):1-11.
2.黄果,王强,金奕.融合深度特征和哈希学习的图像检索算法[J].计算机应用,2022,42(01):307-313.
3.王晓峰,李博,郑帅,陈广,黄凯奇.基于卷积神经网络的图像检索研究综述[J].计算机科学,2021,48(06):1-11.
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