圖像視覺(jué)特征及其描述詞匯的對(duì)齊研究的開(kāi)題報(bào)告

圖像視覺(jué)特征及其描述詞匯的對(duì)齊研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景圖像識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)之一。在圖像識(shí)別中，需要從圖像中提取特征，并利用這些特征進(jìn)行分類、識(shí)別等操作。視覺(jué)特征是指圖像中的可識(shí)別、可度量且可描述的特征，如角點(diǎn)、邊緣、紋理等，是圖像處理的重要內(nèi)容。視覺(jué)特征描述詞匯是用于描述視覺(jué)特征的詞匯，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等。然而，不同的視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)應(yīng)不同的特征表示方式，這就給特征對(duì)齊帶來(lái)了困難。特征對(duì)齊是指將同一場(chǎng)景下的不同視角、不同分辨率、不同樣本的視覺(jué)特征對(duì)齊到同一空間中，方便特征選取、匹配等操作。因此，針對(duì)視覺(jué)特征描述詞匯的對(duì)齊研究，將會(huì)有重要的應(yīng)用價(jià)值。二、研究目標(biāo)本文旨在研究視覺(jué)特征描述詞匯的對(duì)齊方法，以便于將不同的視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊到統(tǒng)一的空間中，實(shí)現(xiàn)特征的選取、匹配等操作。具體目標(biāo)如下：1.對(duì)不同視覺(jué)特征描述詞匯進(jìn)行比較和分析，探究它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。2.研究視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊的算法及其實(shí)現(xiàn)，提出對(duì)齊模型。3.對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，分析模型效果及其適用范圍。三、研究?jī)?nèi)容1.視覺(jué)特征描述詞匯的比較和分析本文將選取常用的視覺(jué)特征描述詞匯（如SIFT、SURF、ORB等），對(duì)它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較和分析，找出各自的適用場(chǎng)景。2.視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊算法的研究本文將針對(duì)不同的視覺(jué)特征描述詞匯，設(shè)計(jì)對(duì)齊算法，將它們對(duì)應(yīng)到同一空間中。對(duì)齊算法將會(huì)主要考慮以下幾方面：（1）幾何變換：由于圖像在不同視角、分辨率下所呈現(xiàn)的特征存在不同，因此需要對(duì)特征進(jìn)行幾何變換，把不同的視角、分辨率下的特征對(duì)齊到同一空間中。（2）特征匹配：特征對(duì)齊之后，還需要進(jìn)行特征匹配，以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、定位等功能。3.對(duì)齊模型的建立本文將基于研究結(jié)果，提出視覺(jué)特征描述詞匯的對(duì)齊模型，并探究模型的建立和優(yōu)化方法。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文將在自己搭建的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估模型的效果及其適用范圍。四、研究意義本研究將對(duì)圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展具有積極的作用，具體意義如下：1.提高特征匹配的效率對(duì)不同視覺(jué)特征描述詞匯進(jìn)行對(duì)齊，將能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行特征匹配，從而提高特征匹配的效率。2.提高圖像識(shí)別率合理利用視覺(jué)特征描述詞匯，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)齊，將能夠提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。3.實(shí)現(xiàn)多視角、多分辨率的特征選取和匹配特征描述詞匯對(duì)齊后，不僅能夠方便進(jìn)行特征選取和匹配，同時(shí)也能夠適應(yīng)多種視角、分辨率的圖像處理需求。四、預(yù)期成果（1）對(duì)視覺(jué)特征描述詞匯進(jìn)行比較和分析，找出各自的優(yōu)缺點(diǎn)。（2）設(shè)計(jì)視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊的算法，并提出對(duì)齊模型，實(shí)現(xiàn)圖像特征的選取和匹配。（3）在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，分析模型效果及其適用范圍。五、研究方法本研究將采用的研究方法主要如下：1.文獻(xiàn)調(diào)研法本文將通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研的方法，了解現(xiàn)有視覺(jué)特征描述詞匯及其對(duì)齊方法，為后續(xù)的研究提供理論和方法支持。2.算法分析法本文將對(duì)現(xiàn)有視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊算法進(jìn)行分析，找出各自的優(yōu)缺點(diǎn)，為模型的建立提供參考。3.模型建立法本文將基于算法分析的結(jié)果，建立對(duì)齊模型，設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的對(duì)齊算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，優(yōu)化模型。六、進(jìn)度安排1.2021年5月-6月：文獻(xiàn)調(diào)研，初步了解視覺(jué)特征描述詞匯及其對(duì)齊方法，確定研究方向。2.2021年7月-8月：設(shè)計(jì)對(duì)齊算法，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊，并進(jìn)行初步實(shí)驗(yàn)。3.2021年9月-10月：完善算法設(shè)計(jì)，提出視覺(jué)特征描述詞匯對(duì)齊模型。4.2021年11月-2022年3月：在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，分析模型效果及其適用范圍。5.2022年4月-5月：撰寫(xiě)論文及總結(jié)，并進(jìn)行總結(jié)報(bào)告。七、參考文獻(xiàn)[1]Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91-110.[2]Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.EuropeanConferenceonComputerVision,404-417.[3]Rublee,E.,Rabaud,V.,Konolige,K.,&Bradski,G.(2011).Orb:Anefficientalternativetosiftorsurf.InternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2564-2571.[4]Pang,Y.,Du,H.,&Liu,Z.(2017).Researchonimagefeaturepointsextractionalgorithmbasedonmulti-featurefusion.Proceedingsofthe20172ndInternationalConferenceonImage,VisionandComputing(ICIVC),189-193.[5]Zhang,Z.,Wu,H.,&Zhao,L.(2018).Scaleinvariantfe