多特征融合哈希算法在图像检索中的应用研究任务书
2020-04-13 16:10:20
1. 毕业设计(论文)主要内容:
近年来,哈希学习方法在计算机视觉领域中受到了广泛应用,其能有效地解决图像大数据检索效率低、存储代价高等问题。本次毕业设计拟在深入学习哈希学习方法及其相关技术的基础上,掌握多特征融合哈希算法在图像检索中的应用方法,实现一个基于多特征融合哈希学习算法的图像检索实例系统。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1. 毕业设计开始后的2周内按规定的格式完成开题报告。
2. 完成与论文相关的英语文献翻译不少于2万英文(5000汉字)印刷符,译文要求无原则性错误。3.要求在设计的过程中应能贯彻软件工程的思想,有计划分步骤地实施设计工作。
(1) 进行系统分析,明确系统的需求。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1. 第1-2周:对系统进行可行性和功能需求分析,确定开发环境和开发工具,设计该系统的整体框架,并撰写开题报告。
2. 第3-8周:对本系统进行详细分析和设计,对各功能模块详细设计,编写相应文档,完成核心算法的实现。
3. 第9-12周:进行系统界面设计。编写代码、调试、测试程序,提交毕业设计说明书初稿。
4. 主要参考文献
[1] li w j, zhou zh. learning to hash for big data: current status and future trends [j]. scibull, 2015, 60: 485-490
[2] meina kan null,dong xu null, shiguang shan null. semisupervised hashing via kernelhyperplane learning for scalable image search [j]. ieee trans circuitssyst video technol, 2014, 24: 704-713
[3] li w j, wang s,kang w c. feature learning based deep supervised hashing with pairwise labels [j].comput sci, 2015, 2: 1711-1717.