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广告视频检索技术研究的任务书
任务书：广告视频检索技术研究
一、任务背景
随着互联网和大数据技术的发展，视频广告的规模和数量不断增长，目前已经成为市场营销中不可或缺的一部分。然而，消费者需要从海量的广告中找到自己需要的信息，而广告主则需要更准确地定位消费者进行宣传推广。因此，如何提高广告视频检索的准确度和效率成为亟待解决的问题。
二、研究内容及目标
1、研究现有广告视频检索技术的优缺点，比较其适用场景和有效性，针对其不足之处提出改进方案。
2、研究视频广告关键词提取、图像特征提取和语音识别等技术，并实现其在广告检索中的应用。
3、研究基于用户行为和偏好的广告推荐算法，为用户提供更为个性化的广告服务。
4、探索多媒体信息检索、机器学习和深度学习等技术，开发面向不同平台和场景的广告检索工具。
5、评估广告检索工具的性能和实际应用价值，对不同算法进行实验验证和对比分析，并提出改进建议。
三、研究方法和技术路线
1、收集广告视频数据，构建广告检索基础数据库。
2、调研现有广告视频检索技术，比较各类算法的适用场景、特点和研究进展。
3、确定研究重点和方向，提出基于关键词、图像特征和语音识别等技术的广告检索方法，探索用户行为与广告推荐的结合思路。并开发基于多媒体信息检索，机器学习和深度学习的广告检索工具。
4、实验验证和分析广告检索工具的性能，提出改进建议和未来研究方向。
五、主要工作内容与时间计划
第一年
1、调研现有广告视频检索技术和相关文献，构建广告检索基础数据库。（半年）
2、确定研究方向和重点，在语音识别、图像特征和关键词提取等方面开展实验研究，探索广告推荐算法。（一年）
第二年
1、开发面向多平台、多应用场景的广告检索工具，将多种检索算法集成并进行实现，并对工具进行性能优化。（一年）
第三年
1、对广告检索工具进行大规模实验，比较不同算法的效果和性能，并对结果进行分析和归纳。（半年）
2、进行技术总结和总结报告，提出未来研究方向。（半年）
六、预期成果
1、提出多种基于语音识别、图像特征和关键词提取的广告检索方法，并开发相应的工具应用。
2、实现基于用户行为和推荐的广告定位服务，并对数据进行深入分析和应用。
3、开发多媒体信息检索、机器学习和深度学习等技术的广告检索工具，为广告商和消费者提供更好的服务。
4、完成研究报告和论文，并向行业推广和应用研究成果，提高广告视频检索技术的实际应用价值。