基于圖編輯距離的畫像識(shí)別的開題報(bào)告

基于圖編輯距離的畫像識(shí)別的開題報(bào)告1.研究背景隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率得到了極大的提高。但在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于數(shù)據(jù)量較大，算力不足或者數(shù)據(jù)標(biāo)注不完備等原因，傳統(tǒng)的基于深度學(xué)習(xí)的方法面臨很多挑戰(zhàn)。因此，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，一些基于傳統(tǒng)圖像處理方法的技術(shù)仍然具有重要的地位。另一方面，圖編輯距離是指在同一類別下兩張圖片之間的相似度?；趫D編輯距離的文本分類和圖片匹配已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。但是，目前關(guān)于基于圖編輯距離的畫像識(shí)別的研究尚不成熟，這為我們開展相關(guān)研究提供了廣闊的空間。2.研究目的和意義本研究旨在探究基于圖編輯距離的方法用于畫像識(shí)別的可行性和有效性。其中，我們將逐步完善以下研究目標(biāo)：1.建立基于圖編輯距離的畫像識(shí)別模型；2.驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；3.分析模型的特點(diǎn)和性能；4.探究模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的可行性和有效性。本研究具有以下意義：1.對(duì)基于圖編輯距離的畫像識(shí)別進(jìn)行深入探索，為相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提供思路和方法；2.探究基于傳統(tǒng)圖像處理方法的優(yōu)勢(shì)和不足，延伸和鞏固計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)理論；3.提供一種基于圖編輯距離的全新思路，為實(shí)際應(yīng)用中的畫像識(shí)別提供新解決方案。3.研究?jī)?nèi)容和方法1.總體思路本研究旨在基于圖編輯距離構(gòu)建畫像識(shí)別模型，通過處理并比較兩張圖片之間的距離，來(lái)實(shí)現(xiàn)畫像之間的分類。具體流程如下：①圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理：利用圖像處理方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像的特征。②圖像距離計(jì)算：對(duì)提取后的特征值計(jì)算兩張圖像之間的距離。③畫像分類：對(duì)距離進(jìn)行分類，并得到畫像的分類結(jié)果。2.研究方法本研究的方法主要包括以下三個(gè)方面：①圖像處理方法：包括圖像增強(qiáng)、特征提取等方法，用于確保預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)具有可比較性和可分類性。②圖編輯距離的計(jì)算方法：使用經(jīng)典的圖編輯算法計(jì)算圖之間的距離。③畫像分類方法：使用傳統(tǒng)的分類算法、聚類算法等方法，對(duì)畫像進(jìn)行分類。4.研究預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期結(jié)果如下：1.建立基于圖編輯距離的畫像識(shí)別模型，并進(jìn)行效果驗(yàn)證；2.探究模型的優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)模型的特點(diǎn)和性能；3.分析模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的可行性和有效性；4.提出一種基于圖編輯距離的全新思路，為實(shí)際應(yīng)用中的畫像識(shí)別提供新解決方案。5.研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度計(jì)劃如下：時(shí)間節(jié)點(diǎn)|研究?jī)?nèi)容-|-2021年12月|確定研究方向，明確研究目標(biāo)，完成選題報(bào)告2022年01月|研究圖像處理方法，探究特征提取的方式2022年03月|學(xué)習(xí)圖編輯算法，實(shí)現(xiàn)圖像距離的計(jì)算2022年05月|完成基于圖編輯距離的畫像識(shí)別模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證2022年07月|總結(jié)模型的優(yōu)缺點(diǎn)，分析模型的特點(diǎn)和性能2022年08月|分析模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的可行性和有效性，提出改進(jìn)方案和未來(lái)工作計(jì)劃2022年09月|完成論文并進(jìn)行答辯6.參考文獻(xiàn)[1]SatyendraSingh.(2018).Imageclassificationusingimageeditingdistance:areview.JournalofAppliedResearchandTechnology.[2]XingyiLi,etal.(2018).GraphEditDistanceBasedImageRetrieval:AComprehensiveReview.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics:Systems.[3]LiangLi,etal.(2019).GraphDeepLearningBasedonGr