基于跨模态的图像检索方法研究任务书

 2022-01-14 09:01

全文总字数:1360字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

在图像数量爆炸式增长的背景下,快速准确地查找用户感兴趣的图像是一项极具挑战性的任务。

跨模态图像检索是指输入的查询与图像分属不同模态的检索任务。

网络的发展,让我们多媒体数据种类急速增多,比如:文本,图像,视频等,每种数据可以看作时一种模态,在同一模态中进行检索相对是简单的。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);2.认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备开始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);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);4.完成系统的编码与调试;5.完成10000字以上的毕业论文;6.进行论文答辩。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2020/1/13—2020/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告; (2)2020/3/1—2020/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善; (3)2020/5/1—2020/5/25:撰写及修改毕业论文;(4)2020/5/26—2020/6/5:准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] Xin Huang, Yuxin Peng, and Mingkuan Yuan. 2017. Cross-modal Common Representation Learning by Hybrid Transfer Network. In Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2017, Melbourne, Australia, August 19-25, 2017. 1893–1900.

[2] X. Xu, Y. Yang, A. Shimada, R. Taniguchi, and L. He. 2015. Semi-supervised coupled dictionary learning for cross-modal retrieval in internet images and texts.. In ACM MM. 847–850

[3] K. Wang, R. He, L. Wang, W. Wang, and T. Tan. 2011. Joint Feature Selection and Subspace Learning for Cross-Modal Retrieval. TPAMI 38, 10 (2011), 2010–2023.

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