毕业设计课题：流形学习方法在图像检索中的应用研究

大学本科毕业论文(设计)开题报告
学院：计算机科学与技术学院　　　专业班级：软件工程二班　

课题名称 流形学习方法在图像检索中的应用研究

1、本课题的的研究目的和意义：
随着多媒体技术及Internet网络的迅速发展，图像作用范围不断扩大，大容量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本保障，图像信息资源的管理和检索显得日益重要。图像检索系统中将包含大量的分布式图像数据，而关键在于在具有相当准确度的前提下找到一种特别高效的检索算法。为了更加高效地进行图像检索，两种途径被广泛采纳：采用高效的图像降维算法和采用适当的相关反馈技术。使用流形学习算法来处理这些信息，一方面可以大大降低计算成本，另一方面可以有效地保留这些信息在高维空间的相对位置，也就是说在低维空间，信息之间的
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enenbaum和Roweis提出了一种基于局部线性、全局非线性的解决方案，在此基础上构建了两种流形学习算法：等度规映射算法（ISOMAP,2000）和局部线性嵌入算法（LLE,2000）。这两种方法的提出，在机器学习领域中开创了流形学习的新流派。随后一批代表性的流形学习算法纷纷涌现出来。Belkin等（2002；2003）提出了拉普拉斯特征谱方法（LE）,* he等提出局部保持投影（LPP,2003）, Zhang等(2004)提出了一种局部切空间排列算法(LTSA)。

3、 本课题的主要研究内容（提纲）和成果形式：
1. 要回顾流形学习方法产生的背景，流形学习方法的研究现状和应用领域，介绍了几种典型的流形学习方法。
2.提取图像特征，并使用流形学习对高维图像数据降维，把流形学习应用在图像检索中，提高检索效率。
3.实验方法及过程，matlab编程实现图像检索系统，展示并分析实验结果。




4、拟解决的关键问题：
将半监督学习算法应用到流形学习特征提取中,利用部分有标号的数据提高流形学习降维的性能,此外如何提取有效的图像特征，并且使用流形学习降维后得到图像的本征特征，应用在图像检索领域，提高检索性能成为本文研究的重点。


5、研究思路、方法和步骤：
1、根据不同图像库的图像特性提取相应的图像特征,如累加颜色直方图、PHOG特征、Gist特征等。
2、应用流形学习方法对所提取的高维图像特征进行降维，获得图像的本征特征。
3、把半监督学_用于降维，利用部分数据的标号信息，同时利用无标号数据的结构信息，提高降维性能。
4、根据提取的图像特征，进行图像检索，并根据实验结果分析总结数据降维的性能。

6、本课题的进度安排：
2013年3-4月：查阅相关文献,深入研究流形学习法，并运用到图像检索系统中；
2013年5月：matlab编程实现图像检索系统，研究并分析实验结果；
2013年4至6月：编写论文初稿；论文定稿、查重和送审。


7、参考文献：
[1] 李波.基于流形学习的特征提取方法及其应用研究[D].中国科学技术大学学,2008.
[2] 鲁珂,赵继东,叶娅兰等.保局投影算法在图像检索中的应用研究[J].计算机应用研究,2006,
23(12):56-58.
[3] 鲁珂.流形学习方法在Web图像检索中的应用研究[D].电子科技大学,2006.
[4] 赵继东.基于非线性降维的图像检索算法的优化研究[D].电子科技大学,2008.
[5] 贺广南，杨育彬，基于流行学习的图像检索算法研究，山东大学学报（工学版），2010，40（5）,129-136
[6] 陈诗国,张道强.半监督降维方法的实验比较[J].软件学报,2011,22(1):28- ……（未完，全文共2418字，当前仅显示1537字，请阅读下面提示信息。收藏《毕业设计课题：流形学习方法在图像检索中的应用研究》）