6个研究背景和意义示例,教你写计算机跨模态检索论文

今天分享的是关于跨模态检索的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到跨模态检索等主题,本文能够帮助到你

面向工程的跨模态机械零件检索方法研究

这是一篇关于机械零件图文匹配,跨模态检索,图卷积网络,注意力机制,邻接矩阵的论文, 主要内容为机械零件是机械行业的基础,产品零件的设计研发及应用管理对于机械行业的发展和社会的进步有着十分重要的作用。长期的工业发展和机械生产诞生了大量的零件信息,这些都凝聚了工作者们优良的经验知识,具有极其重要的价值。但是随着零件数量的不断增多,许多优秀的信息被淹没在庞大的零件数据中,导致零件设计者或管理人员需要耗费大量的时间精力去检索优质零件资源,从而严重影响了零件产品的研发进程和应用流通。而将跨模态检索技术引入到机械零件的检索工作中,打破零件图片和文本之间的检索屏障,实现机械零件信息在相同模态内以及不同模态间的快速准确检索,有利于缩短设计周期,提升产品质量,降低管理成本。主要研究内容如下:(1)机械零件图片和文本的数据获取。搭建线下拍摄平台,对相机、镜头、光源等关键拍摄设备进行分析选型,完成部分零件的线下拍摄;通过网络查询搜索扩充零件图片的数量和种类;对零件的图片添加文本描述,构成机械零件的文本数据。(2)零件相关文本描述的相似度匹配。通过不同文本之间的单词字符距离及权重哈希特征差异等表层信息,计算不同文本之间的表层特征相似度;通过Word2vec提取文本中不同单词的词向量,然后通过TF-IDF获取不同单词的权重系数,将各个词向量加权合成文本的高层语义特征向量,计算不同零件文本之间的高层语义特征相似度。最后将表层相似度与高层相似度融合,发挥出各自的优势,实现准确的零件文本匹配工作。(3)多特征融合匹配零件图片数据。为了增加零件图匹配的旋转不变性和尺度不变性,通过组合哈希对零件的灰度图进行编码。为了有效识别不同零件图的颜色特征,通过彩色直方图匹配不同零件图的颜色相似度。为了区分不同零件图的亮度、结构等信息,在零件图匹配过程中添加SSIM结构相似度系数。之后通过MobileNet2网络获取零件图片的高层语义特征,进行更深层次的零件图相似度比较。最后将多种特征融合,发挥不同特征的功能,完成零件图相似度的准确计算。(4)改进图卷积的跨模态零件检索。为了增加零件图片和文本各自模态内的局部一致性,通过图卷积网络对零件图文特征进行提取。针对深层图卷积网络容易出现过平滑的问题,提出在每一层图卷积中添加初始残差连接和单位权重矩阵的方法。并通过添加与图卷积网络并行的全连接网络,增加网络模型的拟合能力。(5)融合多头注意力的零件图文检索。为了突出各个邻居节点的重要程度,在图卷积中引入注意力机制计算不同节点之间的权重系数。针对节点间特征挖掘不充分的问题,添加多组注意力头,充分关注各个节点之间的多组相关特征。通过模态内语义约束和模态间不变约束,拉近公共子空间中相似图文特征向量之间的距离,有效提高跨模态机械零件检索的准确率。

基于深度神经网络的视频与音乐匹配的研究

这是一篇关于多模态,跨模态检索,跨域推荐,深度学习的论文, 主要内容为在人工智能技术日渐成熟的今天,多媒体领域的许多研究工作都取得了进展。本文通过模拟两种实际应用场景,将“视频与音乐匹配关系”这一笼统的概念具体化,探索了在不同匹配情形下视频与音乐间的匹配关系,并结合深度学习技术,分别提出了对应的算法模型。本文的技术路线和工作内容如下:针对匹配场景一:为短视频匹配合适的背景音乐,本文以跨模态检索方法为基础,提出了一种双分支结构的神经网络模型(Two-Branch Video-to-Music Neural Network,TBVMN),TBVMN通过特征提取与筛选网络、子空间特征映射网络、损失函数网络的协同作用,将音频和视频的内容特征数据通过映射网络投影至公共子空间,并使用本文设计的多模态损失函数,对子空间数据分布进行优化,使其按照语义的远近排列。在后续的研究工作中,本文通过一系列实验设计,结合主客观评估方案,证明了该匹配算法在音视频跨模态检索任务中较为出色的效果。针对匹配场景二:根据影音数据库网站用户的观影偏好推荐其可能感兴趣的音乐作品,本文将研究重点转向推荐系统,并设计了影音跨域推荐模型(Knowledge-enriched Attentive Transfer Learning Network,KATLN),该模型的核心组件由项目(item)特征表示学习模块和用户(user)偏好挖掘模块构成。本文在项目端网络结构的设计中融入了领域自适应的思想,通过对抗学习策略,在缓解单域数据稀疏性的同时,挖掘出更加丰富的项目特征表示。在用户端,本文利用注意力机制神经网络,从用户-项目交互数据中分析用户偏好,再以键值记忆网络为媒介,引入外部知识库数据中丰富的结构化知识,捕捉用户更加细粒度的兴趣偏好,提高建模的准确性。后续实验也证明了模型的有效性。为了支持上述工作的开展,本文在数据集的建设方面也做出了一定的工作。在音视频跨模态检索任务中,本文搜集整理了足量的音乐和视频数据,并在专业人员的指导下进行匹配标注。在影音跨域推荐的实验中除了使用开源数据集之外,也对知识库中的大量实体数据进行了梳理,构建了跨域推荐数据集。本文模型在跨数据集的对比实验中均取得了优于目前主流方法的结果,侧面证明了模型具有一定的泛化能力。

基于深度神经网络的视频与音乐匹配的研究

面向领域的多模态数据存储与检索方法研究

这是一篇关于智能制造,多模态数据,数据统一表示,跨模态检索的论文, 主要内容为近年来,制造业等领域在设计、生产、销售和服务环节中产生了文本、图像、音视频等海量多模态数据,如何高效地管理与利用这些数据资源为制造业等领域再生产创造价值是当前企业面临的重大难题。传统的数据存储与检索系统将多模态数据按照不同的形式或者模态进行分类并单独处理,导致了跨模态数据之间缺乏关联(文本、图像、音视频数据之间无法高效互检),无法支持企业业务流程的问题。因此,为了高效利用企业的多模态数据资源,提高企业对多模态数据的整合与管理能力,满足用户对所需服务的功能性需求。以服装智能制造场景为例,本文设计并实现了一个多模态数据存储与检索系统,对其内部中的海量多模态数据进行高效整合利用,并构建能正确存储多种形式和模态数据的存储结构,实现有效的跨模态检索。具体研究内容如下:(1)针对多模态数据的统一管理问题,首先需要设计适当的存储模型。第一,统一表示,第二不同存储模式。行之有效的跨模态检索,需要将海量的多模态数据映射到同一空间下进行表示。本文首先采集、预处理、分类整合多模态数据;然后,多模态数据通过已训练的网络模型进行特征提取,将其转化为向量,其次,转化后的多模态向量经过跨模态模型处理映射到同一空间下,最后,为了实现数据在不同模态下应如何存储的需求,定义存储结构,设计多种存储模式从而实现多模态数据的统一表示。(2)针对转化得到的多模态向量检索问题。本文提出检索框架、分类算法,向量相似度计算算法三者相结合的检索方法机制。并以服装领域为验证,针对服装制造领域的多模态数据设计并实现正向索引,倒排索引,聚类等相结合的跨模态索引结构辅助其高效检索。(3)在面向领域的多模态数据统一表示与检索方法研究基础上,对多模态数据存储与检索系统进行设计与实现,在多模态数据集上检验多模态数据存储与检索方法是否正确有效,测试系统的整体性能,比如速率,准确率,召回率等,返回结果最终显示到系统前端。

基于跨模态语义表征一致性的新闻事件搜索系统

这是一篇关于跨模态检索,新闻事件,多模态图文数据集,多级语义对齐的论文, 主要内容为模态指数据的存在形式,如图片、文本、视频等。跨模态检索旨在由一种模态的数据作为查询来检索另一种模态的相关数据。如今,互联网的迅速发展推动了多媒体数据的爆炸性增长,这对检索提出了更高的要求。与传统单模态检索相比,跨模态检索利用了不同模态相关数据具有底层特征异构、高层语义相关这一特点,极大丰富了我们对同一事物或事件的认知,具有重要的研究意义和实用价值。然而,现有跨模态图文检索模型在图文对齐这一核心问题上仍有许多不足。互联网检索已经成为了如今民众获取新闻的主要途径。不同于其他文体,新闻具有十分重要的社会意义,且其表达多为图文结合的多模态形式。对此,本文针对新闻事件图文搜索这一场景对现有跨模态图文检索模型进行改进,结合以下工作构建了多模态新闻图文数据集并提出用于图文匹配的多级视觉-文本语义对齐模型MSAVT(Multi-level Semantic Alignments for Visual and Text),设计并实现了一套新闻事件跨模态图文搜索系统,以满足当下检索需求。本文完成了以下三部分工作:1.针对目前尚无公开的新闻图文多模态数据集这一问题,本文建立一种基于新闻事件分类的单模语义标注模型,并基于此生成了一个包括来自250个新闻事件的5153条图文对的多模态新闻图文数据集。2.针对现有跨模态图文检索模型对齐精度仍需提升,即相关评估指标尚有较大提升空间这一问题,本文对现有模型做出改进。一是提出同时建立模态内约束和模态间约束的聚类损失,二是在现有模型中加入单词检测模块以关注单词层面的对齐。此外,我们引入预训练的BERT模型对文本建模,提高了算法的泛化性能。3.以本文提出的MSAVT模型为核心,运用Vue、SpringBoot前后端编程技术设计并实现该搜索系统,获得了比单模态检索系统更为丰富的检索结果,验证了该模型的有效性,并体现了其实际应用价值。本文采用1所得数据集进行实验,并针对2的研究工作设计相应的对比实验,通过mAP(平均精度均值)和Recall@N(Top N个返回结果的召回率)等评价指标来验证本文对算法所做优化的有效性。