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jsp网站建设项目实战源代码,爱站网关键词排名,营销型网站设计官网,wordpress局域网外网访问不了目录 1.研究背景与目的 1.1课题背景 1.2研究目的 二、调研资料情况 2.1图像分割研究现状 2.2图像检索调研 2.2.1选择深度学习进行检索的原因及优势 2.2.2基于深度学习的图像检索技术的发展 2.2.3基于深度学习的图像检索的研究重点 2.3基于深度学习的图像检索方法调研 …目录 1.研究背景与目的 1.1课题背景 1.2研究目的 二、调研资料情况 2.1图像分割研究现状 2.2图像检索调研 2.2.1选择深度学习进行检索的原因及优势 2.2.2基于深度学习的图像检索技术的发展 2.2.3基于深度学习的图像检索的研究重点 2.3基于深度学习的图像检索方法调研 三、初步设计方法与实施方案  3.1环境准备 3.2初步设计 3.2.1功能模块设计 3.2.2系统流程设计 3.2.3图像检索流程设计 3.2.4用例设计 3.3实施方案 1.需求分析与规划 2.数据收集与预处理 3.模型训练与优化 4.系统集成与测试 四、参考资料 1.研究背景与目的 1.1课题背景 在数字化时代背景下计算机科学与技术的发展为文化遗产的保护、研究和传播提供了新的可能性。作为一名计算机科学专业的学生我深刻认识到技术在文化传承中的重要角色并对文化遗产保护抱有浓厚的兴趣。文化遗产不仅承载着历史的记忆也是民族身份和文化多样性的象征。青花瓷作为中国传统文化的瑰宝因其独特的艺术风格和深厚的文化内涵成为研究和展示中国文化的重要窗口。[[i]] 在参观博物馆和进行相关学术研究的过程中我注意到尽管文物图像资源日益丰富但现有的文物图像检索工具在效率和准确性上仍存在不足。这些工具往往难以满足非专业用户的需求特别是在用户体验和检索精准度方面。例如用户可能需要花费大量时间浏览不相关的结果或者难以找到具有特定特征的文物图像。这种情况不仅影响了公众的教育和参与度也限制了学术研究的深度和广度。 随着全球化进程的加快跨文化交流日益频繁对于一个能够跨越语言和文化障碍提供高效、准确文物检索服务的需求也日益增长。一个直观、易用且功能强大的青花瓷图像检索系统不仅能够促进国内对青花瓷文化的认识和研究也能够为国际学者和爱好者提供一个了解和研究中国传统文化的平台。 1.2研究目的 提升检索效率和准确性通过深度学习技术提高青花瓷图像检索的速度和准确度减少人工干预实现自动化检索。促进数字化进程推动文物图像的数字化管理为文物保护和研究提供技术支持同时为文物数据的长期保存和利用打下基础。降低非专业用户的使用门槛通过简洁明了的用户界面设计使得系统易于上手让非专业用户也能方便地进行文物图像检索。支持文化交流和学术研究提供一个全球用户都能使用的文物检索工具促进青花瓷等文化遗产的学术交流和文化传播。实践技术应用与创新将深度学习等先进技术应用于实际问题中锻炼技术实践能力推动技术创新。 二、调研资料情况 2.1图像分割研究现状 图像分割的定义与任务图像分割是计算机视觉中重点处理问题之一目的是完成对图像的多类别分割任务主要思想是通过学习图像的颜色、空间、形状等特性将图像划分为具备不同特性的模块。[[i]]语义分割与实例分割如图1所示语义分割重点在于对类别层面像素的理解而实例分割重点在于对主体归属层的理解。 图 1 语义分割与实例分割效果对比 图像分割技术的发展传统工程应用上常用的方法是使用OpenCV中的GrabCut算法进行图像的背景分割。近年来随着卷积神经网络研究的深入更多结合卷积网络的图像语义分割算法相继出现较为典型的有谷歌提出的DeepLab算法系列。[[ii]]DeepLab算法系列的应用DeepLab系列算法如图2所示凭借独特的优势广泛应用于各种语义分割场景。例如通过设计一种基于DeepLabv3的高级语义分割技术评估血小板激活过程。[[iii]]还有基于DeepLabv3的胃癌自动分割模型可以有效提高病理切片图像的分割精度。 图 2 DeepLab算法原理 2.2图像检索调研 2.2.1选择深度学习进行检索的原因及优势 自动特征提取与鲁棒性 深度学习能够自动从青花瓷图像中提取高层次语义特征无需依赖人工设计的特征描述符。这一特性不仅提高了检索的准确性和鲁棒性还克服了传统方法如SIFT、SURF和HOG对光照、颜色变化等因素敏感的问题。传统图像检索技术依赖手工设计的特征描述符在面对青花瓷这样具有独特视觉特征的文化遗产时显得力不从心难以捕捉所有重要的细节并且对于新出现的样式或图案缺乏灵活性。相比之下深度学习通过多层次的非线性转换可以从复杂背景中抽取有意义的信息提供更全面且稳定的检索结果。Shelhamer, Evan, Long, Jonathan, Darrell, Trevor 的论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》强调了深度学习在处理复杂非线性特征方面的优越性能[[iv]]进一步证明了其在青花瓷图像检索中的适用性。 简化流程与高效处理 深度学习采用端到端的学习方式直接从原始图像训练至最终检索结果省去了传统方法中多个独立设计的模块如特征提取、匹配和索引构建。这种简化不仅减少了人工干预增强了不同组件间的协调性还利用GPU加速计算大幅缩短了处理时间特别适用于快速发展的文化遗产保护需求。 强大的泛化能力与适应性 面对青花瓷图案多样且复杂的情况深度学习可以通过迁移学习和微调来快速适应新的检索任务或不同的数据集。预训练好的CNN模型可以在少量标注样本的情况下通过调整最后几层参数适应特定类型的青花瓷图像检索需求降低了开发成本并加快了部署速度。传统方法难以在没有大量样本的情况下快速适应新样式或图案而深度学习则能够在少量标注样本的支持下迅速调整到特定类型的青花瓷图像检索任务体现了更强的适应性和灵活性。 提升检索效率与准确性 深度学习技术显著提升了图像检索的速度和精度尤其是在面对大规模图像库时表现优异。它不仅优化了检索速度还通过对图像深层次特征的理解提供了更精确的检索结果。当处理大规模图像库时传统方法的检索效率会受到严重影响因为它们需要遍历整个数据库以找到最接近的结果。 2.2.2基于深度学习的图像检索技术的发展 近年来基于深度学习的图像检索技术飞速发展。如图3所示自2012年AlexNet的出现为深度学习在图像识别领域的应用奠定了基础随后Neural code、R-MAC、SPoC等方法相继提出不断优化深度特征在图像检索中的应用。2017年SCDA和CroW方法通过空间和跨维度加权聚合进一步提升了检索性能。2019年AdCoW方法通过自适应性权重调整增强了特征表示。2020年DELG首次将局部和全局特征融合而2021年DOLG和R-SAC方法通过端到端的融合策略有效提升了检索效率。至2022年CWAH、DALG和Transhash等新兴方法的提出体现了深度特征在图像检索领域的持续创新。[[v]] 图 3 深度特征的实例图像检索发展历程 2.2.3基于深度学习的图像检索的研究重点 在图像检索领域众多研究聚焦于特征提取和相似度评估这两个核心问题。一些研究提出在深度学习模型中添加全连接层以优化图像检索的效果。同时也有研究通过基于区域的兴趣点选择和加权求和技术来实现图像的语义检索。在卷积神经网络CNN的基础上一些工作通过减少卷积层数和网络参数来简化模型并通过融合不同卷积层的特征来提升模型的识别精度。通过采用阈值化技术开发了一种对连续变化敏感的哈希算法用于图像去噪这有助于提升特征提取的效率。还有研究提出了结合特征金字塔和注意力机制的晶圆图识别分类方法这种方法能够更准确地捕捉图像检索中的局部结构。[[vi]]为了提高图像检索的准确性有研究提出了一种快速的局部特征学习方法以及一种基于相似度的自适应权重分配策略来提取图像的多尺度特征。[[vii]] 2.3基于深度学习的图像检索方法调研 近年来基于深度学习的图像检索技术因其在自动提取图像特征方面的卓越能力而受到广泛关注。如图4所示对这些方法进行了系统分类揭示了以下几个关键领域 监督类型涵盖了从完全监督到半监督、弱监督、伪监督和自监督学习这些方法依据数据集中标签的有无及其完整性进行区分。网络类型包括卷积网络等深度学习网络结构它们是图像特征提取的基础。描述符类型涉及哈希描述符、真值描述符和聚合描述符等特征表示方法用于捕捉图像的局部和全局信息。检索类型包括跨模态、多标签、基于距离、对象和基于语义的检索这些方法定义了图像检索的具体实现方式。其他因素如损失函数设计、迁移学习、微调等这些技术对图像检索系统的性能有显著影响。 图 4 基于深度学习的图像检索方法 在这些类别中监督学习依赖于有标签的数据集来训练模型识别图像内容而无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构。半监督和弱监督学习结合了有标签和无标签数据的优势伪监督和自监督学习则通过生成对抗样本或强化学习策略提升性能。卷积网络尤其是自编码器和生成对抗网络为图像检索提供了强大的特征提取能力。哈希描述符和聚合描述符通过不同策略增强了特征的判别力。[[viii]]跨模态检索允许在不同模态间检索多标签和基于距离的检索提供了灵活的检索方式对象检索和基于语义的检索则侧重于图像内容的深入理解。损失函数设计、迁移学习、微调等技术的应用是提升图像检索系统性能的关键。通过这些方法的综合应用基于深度学习的图像检索技术能够更精准地满足用户的检索需求。 三、初步设计方法与实施方案 
3.1环境准备 如表1所示Intel® Core™ i7-11800H CPU 2.30GHZ处理器运行在64位windows11的PC机环境下。系统的图像检索算法基于自建的青花瓷文物图像数据库使用 Python 语言进行开发并结合 PyTorch 深度学习框架构建和训练模型。通过输入训练数据、设定参数和优化设置实现了高效的图像特征提取和匹配。为了满足博物馆图像数据治理的需求优化后的图像检索算法被应用于该系统中采用 Flask MySQL 的后端架构与 Vue.js Element UI 的前端架构搭建了青花瓷文物图像检索的 Web 系统。整个系统充分利用了硬件加速CUDA 12.3确保了图像处理和模型训练的高效性。 表1 系统开发环境 类别 详细信息 硬件配置 处理器 Intel® Core™ i7-11800H 2.30HZ 显卡 NVIDIA RTX 3060 操作系统 Windows 11 (64位) 开发工具 IDE PyCharm 2024, WebStorm 2024 后端 编程语言 Python 3.11 Web框架 Flask 3.0 深度学习框架 PyTorch 2.4.1 数据库 MySQL 8.0 CUDA版本 CUDA 12.3 前端 前端框架 Vue 3 UI组件库 Element UI 图像处理 图像处理库 OpenCV-Python 4.10
3.2初步设计 3.2.1功能模块设计 如图5所示基于深度学习的青花瓷图像检索系统主要包含以下模块 图像检索功能用户上传文物图片系统自动检索相似或相关文物提供基于图像内容、纹样特征及组合条件的多模式检索。用户管理系统设置分级权限管理超级管理员统一管理用户普通管理员可修改个人信息。支持与博物馆身份认证系统对接实现单点登录普通用户能够查看浏览青花瓷信息与图像检索。跨语言支持实现多语言资源管理以及根据用户系统语言或语言偏好自动切换。文物信息展示提供检索结果的详细信息以及总文物信息的统计概览图表帮助管理员清晰了解数据提升管理效率。检索结果可视化界面支持图像相似度排序便于用户分析。 图 5 系统功能模块图 3.2.2系统流程设计 如图6所示系统流程起始于用户进入系统随后系统支持自动语言切换并展示文物的总体信息。用户上传图像后系统进行检索处理最终输出检索结果完成整个图像检索流程。 图 6 系统总体流程 3.2.3图像检索流程设计 如图7所示图像检索的流程包括几个步骤输入图像、图像增强、主干网进行特征提取、度量学习和排序输出。在模型训练过程中首先需要对训练数据进行背景分割、尺寸归一化和数据增强的预处理操作然后通过主干网进行训练待检索图像输入之后将通过本模型进行特征提取生成特征向量与图像的特征库进行相似度度量最后输出按相似程度排序的检索结果。 图 7 图像检索流程 3.2.4用例设计 超级管理员用例设计 图 8 超级管理员用例图 普通管理员用例设计 图 9 普通管理员用例图 普通用户用例设计 图 10 普通用户用例图 3.3实施方案 1.需求分析与规划 明确系统功能需求确定技术选型和开发平台。与导师进行多次沟通确保全面理解项目需求。 制定详细的项目计划书包括时间表、资源分配等内容为后续工作提供明确的指导方针。 2.数据收集与预处理 收集并整理大量的青花瓷文物图片建立高质量的数据集。 对原始图片进行标准化处理确保训练数据的一致性。如图11所示还将运用EasyData平台https://console.bce.baidu.com/对图片进行标注标记出重要的特征点和区域。 图 11 EasyData平台标注示例 3.模型训练与优化 使用标注好的文物图片数据集训练CNN模型不断调整参数以达到最佳效果。采用迁移学习技术利用已有的大型图像数据集预训练模型再针对特定任务进行微调。 引入数据增强技术如旋转、缩放、裁剪等扩充训练样本减少过拟合风险。同时还将使用交叉验证方法评估模型性能确保其稳定性和可靠性。 4.系统集成与测试 将训练好的模型部署到服务器端搭建前后端交互接口。前端采用现代Web开发框架如Vue.js保证界面友好且响应迅速后端则使用Python Flask框架。 进行严格的单元测试和集成测试确保各模块正常运行。编写详细的测试用例涵盖各种可能的情况以发现潜在问题。 邀请部分用户参与试用收集反馈意见持续改进系统性能。通过用户测试可以更好地了解实际使用中的痛点并及时作出调整。 四、参考资料 [[i]] 原颖,杜煜,苗思琦,等.基于深度学习的图像分割方法及研究现状[C]//中国计算机用户协会网络应用分会.中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会论文集.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;北京联合大学机器人学院;,2023:4.DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.055292. [[ii]] 邢素霞,李珂娴,方俊泽,等.深度学习下的医学图像分割综述[J/OL].计算机工程与应用,1-18[2025-01-02].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20241220.1232.005.html. [[iii]] 胡伟榕.基于改进DeepLab V3的皮肤癌医学图像分割方法研究[D].武汉纺织大学,2022.DOI:10.27698/d.cnki.gwhxj.2022.000259. [[iv]] E. Shelhamer, J. Long and T. Darrell, Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation, in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 4, pp. 640-651, 1 April 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2572683. keywords: {Semantics;Image segmentation;Training;Convolution;Computer architecture;Proposals;Fuses;Semantic Segmentation;Convolutional Networks;Deep Learning;Transfer Learning}, [[v]] 季长清,王兵兵,秦静,等.深度特征的实例图像检索算法综述[J].计算机科学与探索,2023,17(07):1565-1575. [[vi]] 刘美旗.基于特征金字塔融合和注意力机制的晶圆图识别分类研究[D].桂林电子科技大学,2023.DOI:10.27049/d.cnki.ggldc.2023.001070. [[vii]] 丁艺,刘韬,王振亚.自适应加权Savitzky-Golay滤波的轴承早期故障特征提取[J].制造技术与机床,2024,(06):58-66.DOI:10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.06.009. [[viii]] 王祺.基于自注意力和深度哈希的图像检索技术研究[D].北方工业大学,2023.DOI:10.26926/d.cnki.gbfgu.2023.000325.