1. 题目来源
近年来，随着互联网技术的飞速发展以及智能设备的普及，图像数据呈爆炸式增长，人们对高效、准确的图像检索技术的需求日益迫切。
传统的图像检索方法主要依赖于人工标注，效率低下且难以满足海量数据的检索需求。
大数据技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。
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2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对大数据环境下图像检索技术进行深入研究，分析现有技术的优势和不足，并在此基础上提出改进的算法或模型。
2.研究适用于大规模图像数据的特征提取算法，例如基于深度学习的图像特征提取方法。
3.研究高效的图像检索算法，例如基于哈希的图像检索算法、基于倒排索引的图像检索算法等。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求论文应具备清晰的逻辑结构和严谨的论述，语言流畅、表达准确。
论文应体现作者对相关领域的深入理解和独立思考，具有一定的创新性和实用价值。
论文应严格遵守学术规范，参考文献引用规范。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘佳, 龚声蓉, 刘鹏, 等. 大数据环境下基于深度学习的图像检索[J]. 小型微型计算机系统, 2018, 39(1): 172-177.
2. 李晓明, 刘文印, 张勇东. 面向大数据的图像检索技术综述[J]. 计算机科学, 2017, 44(6): 1-8.
3. 张俊, 王向阳, 陈晓峰, 等. 大数据环境下图像检索技术研究进展[J]. 软件学报, 2017, 28(4): 820-841.
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