1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的飞速发展和普及，图像已经成为信息表达的重要形式之一，网络上的图像数据呈现爆炸式增长趋势。

如何从海量图像数据中快速、准确地找到用户所需的信息成为亟待解决的问题，这也促进了基于web的图像搜索技术的快速发展。

传统的基于文本的图像搜索方法存在着明显的局限性，主要依赖于人工标注图像信息，不仅效率低下，而且无法满足海量图像数据的标注需求，难以准确表达图像的语义信息。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对基于web的图像搜索技术进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

总的来说，现有的图像搜索技术可以分为两大类：基于文本的图像搜索和基于内容的图像搜索。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于web的图像搜索技术展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.网页图像获取技术:研究如何从互联网上高效地获取网页图像数据，包括网络爬虫技术、网页解析技术、图像下载技术等。

2.图像特征提取技术:研究如何提取图像的颜色、纹理、形状等视觉特征，并比较不同特征提取方法的优缺点，选择合适的特征用于图像检索。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助相关软件工具进行系统设计与实现。

首先，将进行文献调研，深入了解国内外在基于web的图像搜索技术方面的研究现状、最新进展以及存在的问题，为本研究提供理论基础。

其次，将研究各种图像特征提取方法，包括传统的颜色直方图、纹理特征、形状特征等，以及基于深度学习的特征提取方法，并通过实验比较它们的性能优劣，选择合适的特征用于图像检索。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合的图像检索:将研究如何有效地融合图像的颜色、纹理、形状等多种视觉特征，构建多特征融合的图像检索模型，以提高检索的准确率和鲁棒性。

2.结合文本信息的图像检索:将研究如何结合图像周围的文本信息，例如网页标题、描述、标签等，构建基于文本的图像检索模型，以提高检索的语义相关性。

3.基于用户反馈的检索结果优化:将研究如何利用用户反馈信息，例如点击率、评价等，对检索结果进行排序优化，以提高用户满意度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.黄舒彦,王静.一种改进的harris-sift图像匹配算法[j].计算机工程与设计,2023,44(03):781-787.

2.韩佳乐,王向阳.融合多特征和排序融合的图像检索算法[j].计算机科学,2023,50(02):231-240.

3.黄舒彦,王静.结合改进鲸鱼算法优化的yolov5s草莓识别[j].农业工程学报,2023,39(04):181-188.