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基于多模式关联规则的图像分类研究的任务书
任务书
一、任务概述
随着图像数据的爆炸式增长，如何有效地分类和识别图像成为了计算机视觉领域的重要问题。这个问题已经得到了广泛的关注和研究，但是鲜有学者关注图像多模态信息的利用。本项目的目标是探索基于多模式关联规则的图像分类研究，旨在通过融合图像中的多模态信息，并基于多模态关联规则，提高图像分类的精度和效率。该任务可以进一步解决实际中存在的多模态数据分类问题，以及推动图像多视角识别技术的发展。
二、任务内容
1.针对多模态数据处理存在的挑战，设计多模态数据处理方法，如何将多模态信息抽取出来，要求对小样本情况下的数据有良好的表述效果；
2.基于多模态关联规则建模，如何通过融合多模态信息，提高图像分类的精度和效率，在分类过程中尽可能地挖掘图像内部和不同模态之间的相关性；
3.设计图像分类的算法实现，实现基于多模态关联规则的图像分类，并对其进行评估分析。尤其考虑各种信息检索系统；
4.对所采用的方法和算法的性能进行评估，并通过对比分析与传统方法的效果，验证所提出的方法和算法的有效性和可行性。
三、任务要求
1.熟悉图像处理技术，深入理解多模态数据的相关概念，熟悉数据挖掘和机器学习相关理论和方法，并能够独立完成多模态数据处理和图像分类实验研究；
2.具备较强的编程能力，熟练掌握机器学习和数据挖掘相关软件及编程平台，如Python、R等；
3.具备一定的数据统计和分析能力，能够独立进行数据分析工作，并对实验结果给出解释和结论；
4.熟悉国内外相关领域的最新研究进展，能够进行文献检索和学术论文阅读，并能够独立完成一篇论文的撰写和提交。
四、任务成果
1.一份详细的研究报告，包括研究目的、研究方法、实验过程、结果和结论等内容，并对所提出的方法和算法进行综合评价；
2.一份论文，并尝试发表在国内外相关领域的期刊或会议上；
3.一个可重复运行的算法实现，包括数据集处理和算法实现的代码，并提供详细的实验步骤和指南；
4.一个可视化的交互界面，展示算法的测试结果，并提供多种交互方式来进行结果的分析和展示。
五、参考文献
[1]Yang,Y.,Li,W.,Wu,Y.,&Zhuang,Y.(2019).Multi-modalclassificationusingmultiplekernellearningandmajorization-minimization.Neurocomputing,324,94-103.
[2]Yao,L.,Cai,R.,&Gao,Z.(2019).Multi-modalsentimentclassificationviatask-specificandsharedrepresentations.InformationSciences,477,81-94.
[3]Meng,F.,Jiang,T.,&Wang,S.(2018).Anovelweightedprobabilisticmulti-modaltopicmodelforwebimageclassification.NeuralComputingandApplications,31(7),2385-2395.
[4]Huang,L.,Cai,D.,&He,X.(2017).Multi-modalrepresentationlearningusingtensordecompositionforvisualobjectrecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.2736-2745).
六、经费和时间安排
本项目的研究时间为六个月，经费不超过60万元，包括劳务费、设备费和差旅费等。其中，劳务费不超过40万元，设备费不超过10万元，差旅费不超过10万元。具体经费和时间的使用情况，以实际情况为准。