基于图像内容的对联检索系统设计与实现任务书

 2021-09-01 09:09

1. 毕业设计(论文)主要内容:

了解中文语境下的看图说话方法之后,实现给定一张图片,用中文对图片中的主要人或物、主要动作、主要情景进行表述。Google的ShowandTell系统中,基于 NIC模型的看图说话模型已经在准确度、语法完善性上面超过了现有的其余已知方法,同时与人类的识别效果非常接近。本课题将基于Google开源的TensorFlow中的NIC(Neural Image Caption)模型,利用 DCNN(Deep Convolutional Neural Network,深度卷积网络) 与 LSTM(Long Short Term Memory,长短时记忆网络),对给定的任意一幅图片,实现图片中的场景、动作和主角等的特征识别,并将特征转化为中文关键词进行输出。将从图片中获取的中文关键字作为输入,到对联数据库中实现检索并排序输出相关的对联。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200——300字文献摘要(装订成册,带封面);

2. 完成800字开题报告;

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2017-01-13至2017-02-22:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;

2017-02-23至2017-04-30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;

2017-05-01至2017-05-23:撰写及修改毕业论文;

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4. 主要参考文献

1. 大数据时代-生活、工作与思维的大变革,[英]维克托.迈尔-舍恩伯格等,浙江人民出版社,2013.

2.韩家炜等著。数据挖掘概念与技术,机械工业出版社,2007,第一版。

3. 曼宁等著, 王斌军等译. 信息检索导论. 人民邮电出版社, 2010,第一版。

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