多标签瓷器图库设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着互联网和数字化技术的快速发展，海量的瓷器图像数据不断涌现，如何有效地组织、管理和检索这些图像信息成为了一个亟待解决的问题。

传统的基于单标签的图像分类方法难以满足对瓷器图像进行精细化描述和检索的需求，因为一件瓷器往往包含多个语义标签，例如年代、纹饰、器型等。

因此，多标签瓷器图库的设计与实现对于促进瓷器文化传播、推动陶瓷行业发展具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，多标签图像分类技术发展迅速，涌现出许多优秀的算法和应用。

1. 国内研究现状

国内学者在多标签图像分类领域取得了一定的成果，特别是在基于深度学习的多标签分类算法方面。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解多标签图像分类、瓷器图像识别等领域的研究现状、发展趋势和最新技术，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.需求分析与系统设计阶段：分析多标签瓷器图库系统的功能需求和性能需求，设计系统的架构、数据库和功能模块，并制定详细的开发计划。

3.数据采集与处理阶段：收集各种类型的瓷器图像数据，并对数据进行清洗、标注和分类，构建多标签瓷器图像数据集，为算法训练和测试做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建多标签瓷器图库：本研究将构建一个包含丰富信息的瓷器图像数据库，并对图像进行多标签标注，为瓷器研究和鉴赏提供更全面的数据支持。

2.应用和改进多标签图像分类算法：本研究将现有的多标签图像分类算法应用于瓷器图像识别领域，并针对瓷器图像的特点进行算法改进和优化，以提高分类的准确率和效率。

3.设计和实现多标签瓷器图库系统：本研究将设计和实现一个用户友好的多标签瓷器图库系统，为用户提供便捷的图像上传、检索、浏览和管理功能。

6. 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

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李萌,王树梅,王晓敏.基于卷积神经网络的多标签图像分类方法[j].计算机工程与应用,2022,58(13):155-162.

2.刘欣,梁雪剑,张兆翔,等.基于深度学习的图像多标签分类研究综述[j].自动化学报,2021,47(05):1013-1031.

3.刘宇轩.基于深度学习的多标签图像分类算法研究[d].广州:华南理工大学,2021.