基于图像特征匹配的商品自动识别系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和移动互联网的普及，消费者越来越习惯于通过手机等移动设备进行商品购物。

传统的商品识别方法主要依靠人工识别，效率低下且容易出错。

因此，开发一种高效、准确、自动化的商品识别系统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，图像识别技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，基于图像的商品识别技术得到了广泛关注和研究。

国内外学者在图像特征提取、匹配算法、识别模型等方面进行了大量的研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将重点围绕以下几个方面展开：1.图像特征匹配算法研究：针对商品图像的特点，研究sift、surf、orb等图像特征匹配算法在商品识别中的应用，比较分析不同算法的优缺点，选择合适的算法进行改进和优化，以提高商品识别的准确率和鲁棒性。

2.商品自动识别系统设计：设计一个基于图像特征匹配的商品自动识别系统，系统主要包括图像预处理模块、特征提取与匹配模块、商品数据库和识别结果展示模块。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像特征匹配算法、商品识别技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.系统设计阶段：根据研究目标和需求分析，设计基于图像特征匹配的商品自动识别系统的总体架构、功能模块以及数据库结构，并确定关键技术路线和实现方案。

3.算法研究与实现阶段：研究sift、surf、orb等图像特征匹配算法的原理和特点，分析其在商品识别中的适用性，选择合适的算法进行改进和优化，并使用python等编程语言实现算法。

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.提出一种改进的图像特征匹配算法：针对现有算法在商品识别中存在的不足，提出一种改进的图像特征匹配算法，提高算法的识别准确率和鲁棒性。

2.设计并实现一个基于图像特征匹配的商品自动识别系统：该系统能够自动完成商品图像的采集、特征提取、特征匹配、商品识别和结果展示等功能，为消费者提供一种便捷的购物体验。

3.构建商品图像数据集：针对特定种类的商品，构建一个包含丰富信息的商品图像数据集，为商品识别算法的研究和评估提供数据支持。

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] 张震,周利华,王强. 基于改进surf算法的快速图像匹配算法[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 180-186.

[2] 李晓光,张艳宁,王春晓,等. 基于改进sift算法的图像匹配方法研究[j]. 激光与红外, 2021, 51(01): 111-117.

[3] 孙亮,王永雄,徐林森,等. 基于改进orb算法的图像匹配方法研究[j]. 电子技术应用, 2021, 47(03): 128-132.