全文总字数：2642字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着移动互联网和智能手机的飞速发展和广泛普及，网上图像资源越来越丰富，如何快速有效地检索到用户所满意的图像是当前所面临的难题。传统的基于内容的图像检索方法已发展成熟，但是在处理具有丰富内容的图像数据库时，也会出现较多问题。根本原因在于，机器所理解的图像底层视觉特征和人类所理解的高层图像语义信息是没有直接联系的。人类判断两幅图像之间的相似度是按照图像所表达出来的语义上的近似度，决不是底层视觉向量的简单距离。这样就要求图像检索系统具有一定的智能，能够理解、提取高层图像语义。如何迅速准确地检索到所需要的图像信息，已成为学术界和工业界急需解决的问题。

1）利用深度学习的逐层迭代、逐层抽象的网络特点，建立一个从图像底层视觉特征到高级语义特征逐层迭代、逐层抽象的映射模型，从而减小“语义鸿沟”。

2）拓宽了深度学习的应用领域。有助于提升图像检索系统的检索效率和准确率。实现基于语义信息的图像检索的研究，对于充分理解图像所包含的隐含语义内容、如何真正有效地利用图像信息资源有着十分重要的意义。

2. 研究的基本内容

本文的研究内容主要包括深度学习的基本概念、基本原理及其研究进展情况、彩色图像基本概念、彩色图像算法、彩色图像处理过程研究以及纹理识别技术。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

一、实行方案：

从课题的选择到课题的完成，主要有四个阶段，以下是对四个阶段的实行方案的安排：

第一阶段：根据所学知识与指导老师交流，确定选题范围，查阅与搜集相关参考资料，通过阅读分析相关文献，了解深度学习和彩色图像的纹理识别。

4. 参考文献

[1] bengio y. learning deep architectures forai.foundations and trends in machine learning, 2009, 2: 1-127.

[2]郑启财.基于深度学习的图像检索技术的研究

[3]sun y,wang x,tang x. deep learning face representation from predicting 10,000classes//computer vision and pattern recognition, ieee conferenceon..columbus,usa:ieee,2014:1891-1898.