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基于深度哈希的多标签跨模态检索关键技术研究的开题报告 一、研究背景及意义 多媒体检索技术是信息领域的一个热门研究方向,旨在提高信息检索的准确和效率。传统的基于文本的检索方法在处理图像、视频等非文本信息时效果不佳。为了解决这一问题,近年来,研究者们开始探究跨模态检索技术,即将不同模态的信息相互关联,利用多种模态的信息共同进行检索。这种技术可以极大地增强检索的准确性和完整性,为现实中的各类搜索引擎提供了更为丰富的功能。 多标签检索技术则是其中的一个重要方向。传统单标签检索仅仅考虑一个标签的匹配度问题,而多标签检索技术则考虑多个标签之间的交叉匹配度问题,将其转化为一个多标签联合检索问题。多标签检索技术可以克服传统单标签检索存在的主观性、局限性以及词汇冲突等问题。同时,在跨模态检索任务中,当数据集被标注为多标签时,这项技术也能够有效提高检索结果的可靠性和准确性。 在实际应用中,多标签跨模态检索技术不仅仅停留在理论探索上,已经开始渗透到各类应用中,如搜索引擎、图像视频分类领域、情感分析等。因此,该技术的研究具有重要的现实意义和应用价值。 二、研究现状 基于深度学习的多标签跨模态检索技术已经成为研究的一个热点领域。目前,有很多学者提出了各自的深度神经网络模型,如VGG、AlexNet、ResNet等,它们在图像分类和检索领域表现出了良好的性能,很多基于这些模型的多模态检索算法也获得了很好的效果。 然而,基于深度学习的多标签跨模态检索技术还存在着以下几个问题: 1.模态融合问题 在跨模态检索任务中,常见的情况是一个物体或者一个场景可以同时存在图像、音频、文本等多个模态的数据中。如何将这些不同模态的信息进行合理的融合,从而提高检索的效率和准确性,是一个重要的问题。 2.标签不一致问题 不同的标注者可能对于同一幅图像或同一段文本的标签标注不同,又由于多标签检索技术需要考虑多标签的共同作用,因此标签的一致性与准确性对于检索的结果影响极大。 3.噪声和冗余问题 在标注多标签信息的过程中,数据中不可避免地会存在冗余或错误的标签或者标注,其对数据的影响将导致检索结果的不准确和不稳定,需要进行有效的去噪和冗余。 三、研究内容和方法 本课题拟基于深度哈希算法,研究多标签跨模态检索的关键技术,具体研究内容和方法如下: 1.提出一种基于深度哈希算法的多标签跨模态检索模型。该模型利用深度神经网络进行图像、音频和文本三种模态的特征抽取,将多种模态得到的特征通过哈希映射,从而实现了模态的融合,得到稠密的特征向量,进而进行多标签的联合检索。 2.针对标签不一致问题,采用一种基于标签相似度的算法,通过将不同标注者标注的标签进行相似性度量,将相似度高的标签进行聚类,最终确定一个相对一致的标签集,减少标签不一致对检索结果的影响。 3.针对噪声和冗余问题,本课题拟采用一种多模态的噪声和冗余去除机制。该机制将多个模态的噪声和冗余部分进行标记和统计,再根据统计结果加入多模态多标签分类器,最终得出准确的检索结果,提高检索的准确率和稳定性。 四、预期结果及应用价值 本课题主要预期实现基于深度哈希的多标签跨模态检索模型,并通过实验验证该模型的性能和效果。预期通过该模型解决跨模态检索中遇到的模态融合、标签不一致、噪声和冗余等问题,提高检索结果的准确度和稳定性。 该课题的研究可在图像、音频、文本等多个领域应用,如搜索引擎、图像、音频视频分类领域、情感分析等。具有重要的现实意义和特定应用价值。