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1. 毕业设计（论文）主要内容：
图像的特征学习模型是基于内容的图像检索的关键部分。在传统的图像检索方法中，通常采用离线的方式学习图像特征。而当有新的图像加入数据库时，需要重新对模型进行学习，费时费力。论文主要研究内容如下：
(1) 研究高效的图像特征学习模型，支持图像的实时检索；
(2) 针对数据库中的图像数据不断更新，研究一种在线学习方法，能动态更新特征学习模型；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。5、完成不少于12000字的研究论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1] Chen X, Yang H, Zhao S, et al. Making Online Sketching Hashing Even Faster[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019.
[2] Yao T, Wang G, Yan L, et al. Online latent semantic hashing for cross-media retrieval[J]. Pattern Recognition, 2019, 89: 1-11.
[3] Wu D, Dai Q, Liu J, et al. Deep Incremental Hashing Network for Efficient Image Retrieval[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 9069-9077.
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