基于手繪草圖的圖像檢索方法研究的中期報(bào)告

基于手繪草圖的圖像檢索方法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究背景隨著社交網(wǎng)絡(luò)、文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和普及，圖像的應(yīng)用越來越廣泛，用戶對(duì)圖像檢索的需求越來越高。傳統(tǒng)的文本檢索和基于關(guān)鍵詞的圖像檢索方式已經(jīng)不能很好地滿足用戶的需求。因此圖像檢索系統(tǒng)需要更加智能化和直觀化。而基于手繪草圖的圖像檢索系統(tǒng)正是一種非常直觀、簡(jiǎn)便的方式。用戶可以通過手繪草圖輸入自己想要查詢的圖像，系統(tǒng)則能夠返回與草圖相似的圖像結(jié)果。二、研究?jī)?nèi)容和研究思路本研究旨在實(shí)現(xiàn)基于手繪草圖的圖像檢索系統(tǒng)。具體思路如下：1.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。首先需要構(gòu)建一個(gè)包含大量圖像的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集應(yīng)該具有豐富的類別和不同的角度、光照等變化，方便對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。2.草圖的生成。用戶可以通過系統(tǒng)提供的筆刷和顏色等工具進(jìn)行手繪草圖，系統(tǒng)需要對(duì)輸入的草圖進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化。3.草圖特征提取。利用深度學(xué)習(xí)理論中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)草圖進(jìn)行特征提取，提取出較為穩(wěn)定的草圖特征。4.圖像特征提取。對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖片進(jìn)行特征提取，同樣采用深度學(xué)習(xí)中經(jīng)典的CNN網(wǎng)絡(luò)。5.草圖與圖像特征匹配。利用定量描述草圖和圖片所具有的共同特征，采用相關(guān)系數(shù)、卡方統(tǒng)計(jì)量等方法，對(duì)兩者進(jìn)行匹配。找出與手繪草圖最相似的圖像并返回給用戶。三、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建在本項(xiàng)研究中，我們采用了常見的圖像數(shù)據(jù)集MNIST和CIFAR-10。MNIST包含了各種數(shù)字的手寫圖片，CIFAR-10包含10種物體類別的圖片。我們通過圖像增強(qiáng)的方式對(duì)這兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了擴(kuò)充，增加了角度和光照的變化。2.草圖的生成我們采用了QT框架和OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的手繪草圖軟件。用戶可以通過選擇不同的筆刷和顏色等參數(shù)，進(jìn)行草圖的手繪。同時(shí)我們也使用了直線擬合、平滑處理等算法，對(duì)草圖進(jìn)行了優(yōu)化。3.特征提取我們采用了VGG-16模型作為CNN的基礎(chǔ)模型，對(duì)草圖和圖像進(jìn)行特征提取。在特征提取的過程中，我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇了不同的層次進(jìn)行特征提取，獲得不同的特征向量。4.草圖與圖像匹配我們采用了相關(guān)系數(shù)的方式對(duì)草圖和圖像進(jìn)行匹配。具體方法是：先將草圖和圖像的特征向量進(jìn)行余弦距離的計(jì)算，然后求出它們的相關(guān)系數(shù)。我們利用了Spearman等統(tǒng)計(jì)方案，評(píng)估了相關(guān)系數(shù)，得出匹配的程度。同時(shí)，我們還比較了其他匹配算法（如卡方距離、歐式距離等），并進(jìn)行了評(píng)估和比較。四、未來計(jì)劃1.完善數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。我們將繼續(xù)完善數(shù)據(jù)集的構(gòu)建，增加更多類型和變化的圖像，使得數(shù)據(jù)集更加完備和多樣化。2.優(yōu)化手繪草圖軟件。將會(huì)對(duì)手繪草圖軟件進(jìn)行更多細(xì)節(jié)上的優(yōu)化，增加更多的功能，提高草圖與用戶需求的匹配度。3.加強(qiáng)草圖與圖像匹配的精度。我們將繼續(xù)優(yōu)化草圖與圖像匹配的算法，提高匹配精度和準(zhǔn)確性。4.增加用戶交互。將針對(duì)用戶的反饋和需求，加入更多的交互功能和體驗(yàn)優(yōu)化?？傊谑掷L草圖