网络图像检索系统中关键技术的研究的开题报告_第1页
网络图像检索系统中关键技术的研究的开题报告_第2页
网络图像检索系统中关键技术的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

网络图像检索系统中关键技术的研究的开题报告1.研究背景和意义随着互联网和数字化技术的发展，人们越来越多地使用网络进行图像检索和浏览，使得网络图像检索系统的需求更加迫切。网络图像检索系统可以提供一种便捷的形式，使用户可以通过输入关键字或图像来查找相似的图像。因此，网络图像检索系统成为人们获取信息的重要渠道之一。网络图像检索系统的实现取决于许多关键技术，这些技术涵盖了图像处理、特征提取、相似性匹配、存储和检索等方面。本文将重点研究网络图像检索系统中的关键技术，旨在提高网络图像检索系统的检索精度和检索效率，并探索新的方法和技术，为进一步提升网上信息的利用和价值贡献力。2.研究目标和内容本文的研究目标是：(1)研究和分析网络图像检索系统中的关键技术，研究它们的优缺点，为网络图像检索系统提供技术支持；(2)创新性地提出一种基于深度学习的图像特征提取方法，实现图像的自动分类和判别；(3)设计并实现一个基于云存储的轻量级图像检索系统，实现对网络图像的快速检索和精准匹配；(4)对实验结果进行分析和评估，为进一步提高网络图像检索系统的性能和可靠性提出建议。本文的研究内容包括以下几个方面：(1)研究和分析网络图像检索系统中的关键技术，包括图像预处理、特征提取、相似性匹配、存储和检索等方面；(2)提出一种基于深度学习的图像特征提取方法，利用卷积神经网络（CNN）学习图像的高维特征，并实现图像的自动分类和判别；(3)设计并实现一个基于云存储的轻量级图像检索系统，包括图像上传、存储、索引和检索等功能；(4)对实验结果进行评估和分析，提出改进意见和建议，为进一步提高网络图像检索系统的性能和可靠性提供参考。3.研究方法和技术路线本文的研究方法主要包括文献综述、实验研究和数据分析。文献综述阶段主要研究网络图像检索系统中的关键技术和研究现状，结合国内外的最新发展和成功案例，通过调查和分析总结出各种方法的优缺点。实验研究阶段，针对现有方法中的局限性，设计一个基于深度学习的图像特征提取方法，实现图像的自动分类和判别，并利用云存储技术设计并实现一个轻量级图像检索系统。在实验过程中，需要采集大量的图像样本，使用Caffe、Tensorflow等深度学习框架实现CNN模型，搭建和优化图像检索系统。数据分析阶段，将实验结果进行评估和分析，验证算法的有效性和性能，并提出改进意见和建议，为进一步提高网络图像检索系统的性能和可靠性提供参考。4.预期成果(1)对网络图像检索系统中的关键技术进行深入研究和分析，总结出各种方法的优缺点，为网络图像检索系统提供技术支持；(2)提出一种基于深度学习的图像特征提取方法，实现图像的自动分类和判别，进一步提高网络图像检索系统的检索精度和检索效率；(3)设计并实现一个基于云存储的轻量级图像检索系统，实现对网络图像的快

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论