基于貼近度理論的圖片庫檢索技術研究與與實現的開題報告_第1頁
基于貼近度理論的圖片庫檢索技術研究與與實現的開題報告_第2頁
基于貼近度理論的圖片庫檢索技術研究與與實現的開題報告_第3頁
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基于貼近度理論的圖片庫檢索技術研究與與實現的開題報告1.研究背景和意義近年來，隨著數字媒體技術和智能設備的不斷發展，圖片在我們的生活和工作中扮演著越來越重要的角色。在這個大數據時代，如何有效地管理和利用圖片資源已經成為一個熱門話題。而基于圖片內容的檢索技術，是實現圖片資源利用的重要手段。目前常用的圖片檢索技術主要是基于圖像特征的相似度匹配方法，例如顏色、紋理、形狀等特征。但這種方法只能根據圖片外在的特征進行檢索，無法考慮到人類的主觀感受。因此，基于貼近度理論的圖片庫檢索技術應運而生。貼近度理論是一種心理學理論，它認為人們對周圍事物的判斷和感受是基于“貼近度”進行的，即對同一目標的不同感官印象的綜合判斷。將這種理論應用到圖片檢索中，我們可以根據圖片的視覺特征和感受，為用戶提供更加精準和個性化的檢索結果。2.研究內容和目標本文將針對基于貼近度理論的圖片庫檢索技術進行研究，主要包括以下內容：（1）分析不同人群對圖片的感受和偏好，給出相應的詞匯和標簽。（2）基于深度學習技術，提取圖片的視覺特征。（3）建立貼近度模型，根據用戶的感性訴求和圖片的視覺特征，計算圖片的貼近度。（4）設計和實現圖片檢索系統，并進行功能測試和用戶評價。本文的目標是構建一種基于貼近度理論的圖片檢索技術，能夠提高用戶對圖片檢索的滿意度和使用體驗。3.研究方法和思路本文的研究方法主要包括以下幾個步驟：（1）專家訪談和用戶調查，獲取用戶對不同類型圖片的偏好和感受，并對用戶對不同類型圖片的描述進行語義分析，提取相關詞匯和標簽。（2）使用深度學習技術，構建卷積神經網絡模型，提取圖片的視覺特征。（3）建立基于貼近度理論的圖片貼近度模型，將用戶的感性訴求和圖片的視覺特征進行綜合計算，得出圖片的貼近度值。（4）設計和實現圖片檢索系統，將用戶輸入的關鍵詞和相關標簽作為搜索條件，根據貼近度模型計算出相關度最高的圖片排在前面展示。（5）進行系統功能測試和用戶評價，通過對用戶的使用體驗和反饋來優化和改進系統。4.預期結果和創新點預期的研究結果包括：（1）通過專家訪談和用戶調查，獲取用戶對不同類型圖片的偏好和感受，確定適合各個用戶群體的圖片分類詞匯和標簽。（2）使用深度學習技術，提取出具有代表性的圖片視覺特征。（3）建立基于貼近度理論的圖片貼近度模型，提高圖片檢索的精度和個性化。（4）設計和實現圖片檢索系統，為用戶提供更加精準和個性化的檢索結果。創新點有：（1）本文將貼近度理論應用于圖片檢索中，增加了主觀感官印象的因素，更加符合人類心理學和認知特點。（2）本文使用深度學習技術提取圖片視覺特征，大幅提高了圖片檢索

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