基于人工智能的商品图像识别与分类的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和互联网技术的广泛应用，商品图像数据呈现爆炸式增长。

传统的商品图像识别与分类方法主要依赖人工标注，存在效率低下、成本高昂等问题，难以满足海量商品图像数据处理的需求。

人工智能技术的快速发展，特别是深度学习在图像识别领域的突破性进展，为解决这一问题提供了新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，商品图像识别与分类技术得到了快速发展，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在商品图像识别与分类领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.数据集构建与预处理:-研究商品图像数据的特点和标注规范，构建大规模、高质量的商品图像数据集。

-对原始数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸归一化、数据增强等，提高模型训练效率和泛化能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研：系统地查阅国内外相关文献，了解商品图像识别与分类技术的发展现状、研究热点和最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建：收集和整理商品图像数据，构建大规模、高质量的商品图像数据集，并对数据集进行预处理，为模型训练提供数据支持。

3.模型设计与实现：基于深度学习技术，设计和实现商品图像识别与分类模型，并对模型进行训练和优化，提高模型的识别和分类准确率。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新:1.针对商品图像特点的模型改进：针对商品图像的多样性、细粒度等特点，对现有深度学习模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，提高模型对商品图像的识别和分类能力。

2.高效的特征提取与选择方法：研究高效的商品图像特征提取与选择方法，在保证识别和分类准确率的前提下，降低特征维度，提高模型的运行效率。

3.多分类策略的优化：针对商品类别众多的问题，研究和优化多分类策略，提高模型对多类别商品图像的分类性能。

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.刘建伟,张凯,周志勇.深度学习在图像识别中的研究进展与应用[j].电子学,2017,45(9):2282-2291.

2.孙志军,薛磊,许阳明,等.基于深度学习的图像分类方法综述[j].自动化学报,2015,41(6):953-964.

3.郭晓峰,李宇,王钰.基于深度学习的图像识别技术研究[j].计算机应用研究,2018,35(10):3048-3053.