基于特征語義的圖像分類檢索與分布式實現(xiàn)開題報告

基于特征語義的圖像分類檢索與分布式實現(xiàn)開題報告1.研究背景隨著圖像內(nèi)容的不斷增多，圖像分類和檢索成為一個重要的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索存在著限制，因為對于某些只包含少量或甚至沒有文本的圖像，無法有效地描述其內(nèi)容。因此，基于特征的圖像分類和檢索被廣泛研究。然而，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，對于海量圖像的分類和檢索算法的性能和效率也提出了更高的要求。為了解決這些問題，分布式計算平臺被引入到圖像分類和檢索中。分布式計算平臺具有高性能、高可擴(kuò)展性和高并行度的優(yōu)點，能夠大幅提升處理海量圖像的速度和效率。因此，本研究將基于特征語義的圖像分類檢索算法與分布式計算平臺相結(jié)合，以提高分類檢索算法的性能和效率。2.研究目的本研究的目的在于開發(fā)一種基于特征語義的圖像分類檢索算法，并將其在分布式計算平臺上實現(xiàn)。具體目的包括：1）研究基于特征語義的圖像分類檢索算法；2）分析分布式計算平臺在圖像分類檢索中的應(yīng)用；3）實現(xiàn)基于特征語義的圖像分類檢索算法在分布式計算平臺上的并行化處理；4）通過對比實驗測試算法的性能和效率，驗證分布式計算平臺在圖像分類檢索中的可行性和優(yōu)越性。3.研究內(nèi)容和步驟本研究的工作內(nèi)容包括以下幾個方面：1）圖像特征提取和特征語義編碼算法的研究與實現(xiàn)：為了實現(xiàn)高效的圖像分類檢索，首先需要對圖像進(jìn)行特征提取和特征語義編碼。對于特征提取，本研究將選用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像特征提取。對于特征語義編碼，本研究將研究并實現(xiàn)基于高斯混合模型（GMM）和局部敏感哈希（LSH）的編碼算法。2）基于特征語義的圖像分類檢索算法的研究與實現(xiàn)：在進(jìn)行圖像分類檢索時，本研究將采用基于特征語義的檢索算法，該算法可以根據(jù)圖像特征提取的結(jié)果和特征語義編碼的結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性計算，實現(xiàn)高效的圖像檢索。3）分布式計算平臺的引入和算法的并行化實現(xiàn)：針對海量圖像的處理需求，本研究將引入分布式計算平臺，將圖像分類檢索算法進(jìn)行并行化實現(xiàn)，提高算法的運(yùn)行效率。4）算法的性能和效率評估：對比實驗將會進(jìn)行，通過對比實驗，本研究將驗證算法在分布式計算平臺上的加速效果和性能優(yōu)越性。本研究的具體步驟如下：1）研究基于特征語義的圖像分類檢索算法和分布式計算平臺相關(guān)知識；2）實現(xiàn)圖像特征提取和特征語義編碼算法；3）實現(xiàn)基于特征語義的圖像分類檢索算法并在單機(jī)環(huán)境下進(jìn)行測試；4）將算法并行化實現(xiàn)并在分布式計算平臺上進(jìn)行測試；5）對比實驗，評估算法的性能和效率。4.研究意義本研究的意義在于：1）提出一種基于特征語義的圖像分類檢索算法，該算法實現(xiàn)效果優(yōu)越且具高可擴(kuò)展性；2）實現(xiàn)算法在分布式計算平臺上的并行化處理，提高算法處理大規(guī)模圖像的效率和速度；3）對比