秦晓霞科研项目个人总结

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1、大学生科研训练计划项目个人总结姓名：秦晓霞学号：E01214099专业：件工程时间过得很快，从申请科研项目到现在，转眼间就过去了快两年,我们的科研项目从14年到现在，已经到了结题的阶段，也就到了即将宣告结束的时候了。在这将近两年的科研经历中，我成长了许多，也成熟了许多。还记得14年三月份的时候，第一次听到关于科研训练项冃的通知，当时的我虽然懂的知识不多，但是怀着一腔热血，就报名了赵鹏老师的项目面向图像检索的图像语义建模关键技术的研究，因为在那个学期老师的面向对象程序设计课程中就为老师的人格魅力折服，同时对这个项目的主题非常感兴趣。我到现在都还记得，当天晚上我就怀着忐忑的心情给老师发了邮件

2、简单的介绍了一下自己，然后表达了想要加入老师的科研项目的欲望，等待冋复的过程也是忐忑的，当我收到老师肯定的答复的回邮时，简直高兴的要跳起来了，然后去找老师的时候知道了刘强强同学也和我一样报了这个项目，我两就正式成为了赵老师门下的学生，一起为了这个项目努力。一开始，我主要是看一些与我们课题相关方面的论文和书籍资料，并且自学matlab,买了数字图像处理方面的书籍，将程序在matlab上逐步实践，学会了利用matlab对图像进行简单的处理，比如灰度处理，对图像进行分割，图像特征的提取和图像类型的转换等等。以图像类型的转换为例，要将一个类型的图像文件转换成另一个类型的图像文件，我们只需将前一个

3、文件的图像数据用imread读出，再用imwrite以适当的格式写到后一个图像文件中就可以了。另外，如果要把灰度图像转换成RGB图像，町运用cat指令。cat函数可以把一些单一的图像合并成图像序列。在图像序列屮每个图像需有相同的大小，如果是索引图像，色图也要一致。科研项目的最初阶段我还学习了SVM(supportvectormachine),也就是支持向量机，SVM是统计学概念上的一个有监督学习方法，用来进行分类和回归分析。它的理论基础是结构风险最小化原理和基础统计学习的VC维理论。主要思想一方而是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不

4、可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分。另一方面是基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。通过对SVM的学习我第一次接触到了图像分类的方法。然后赵老师给我们分配了阅读英文论文的任务，由于之前没有接触过全英文的文献，一开始我阅读的很吃力，看着电脑前面密密麻麻的字，不知道如何是好，几次退缩，几次振作，刚开始时硬着头皮去阅读，但常常是一篇论文看完了，并不能看懂作者想要表达的核心主旨，只好重新阅读，对着翻译软件，一个一个查询不懂的单词，一次乂一次，乂多次向研究生学长学姐请教，最后终于把整篇论文看完了

5、,整理好了，还制作了PPT,给全小组成员汇报论文的内容和自己的理解。现在的我明白了面对英文的文献要怎么进行阅读与分析。阅读理解与资料分析的能力得到了明显的提高。另外，通过这次科研项目让我懂得了团队的力量。一个团队，一个组织，要的是组员间的相互分工与配合，这样我们的工作才可以更好的展开。两年的时间，说长不长，但是它也占据了大学一半的时光，定期的会议与有难度的研究是对我无限的考验，我们需要坚持，需要有耐心，需要持之以恒，坚持才是胜利！我还记得自己通篇翻译理解的一篇英文文献是基于微结构描述符的图像检索，这篇论文通过提出一种新的图像特征检测和描述符,介绍了简单而有效的图像检索方法，即微观结构的描

6、述符（MSD）。微观结构是基于边缘方向的相似性來定义的，MSD建立在具有相似边缘方向的微观结构的基本色之上。有了作为桥梁作用的微观结构，MSD的提取功能通过模拟人类早期视觉处理，并有效的整合颜色，质地，形状和颜色布局信息作为一个整体来进行图像检索。以上提出的MSD算法具有较高的索引性能和低维数。特别是对于全彩图像，它只有72位，因此这是一种非常有效的图像检索。论文通过Corel数据集中15000张原始图片对其进行了广泛的测试。结果表明，该方法在图像检索中比Gabor特征和多基元直方图这样的代表特征描述更加高效和有效。论文得到的结论是MSD在统计和结构性的纹理描述方法上具有优势。另外，它可

7、以在一定程度上模拟人类视觉感知机制。MSD的算法具有较高的索引性能和图像检索效率。在研究的第二年，我们开始思考着如何将自己的研究成果转化为论文，研究过程中，刘强强同学提出了论文的主题：基于移动平台上的图像检索系统，这个主题的想法是因为近年来移动终端的普及促进了移动平台上图像检索技术的发展。当用户看到感兴趣的商品的时候，他们希望能够使用终端拍下来，然后进行商晶的检索和然后返冋一些推荐的商家。为了解决这个问题。论文构建了一个移动平台上的