基于深度学习的图像语义描述系统开题报告

全文总字数：4552字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义：

信息科学技术的高速发展，伴随而来的是多样的媒体数据飞速增长，这一方面得益于数字设备的普及，另一方面得益于存储技术的发展。面对大量的产生的无标签数据，如文本、音频、图像及视频等，如何管理这些无标注数据，使得能够为人门所使用，这俨然成为一个有待解决的问题。数字图像在我们的生活中无处不在，大型的门户网站每天产生数亿级规模的图片数据，这对管理数据带来了难题，无标记数据也会使检索变得十分不便。随着数据量的急速增长，人工标注显然成为一种不现实的方式，为了能检索到文本语义相关的结果，同时降低人工标注的工作量，图像自动语义标注技术成为一项关键而富有挑战性的研究课题。

国内外研究进展：

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标：

实现一个能够根据图像描述出图像内容的自然语言语句的系统。

研究的内容：

3. 研究的方法与方案

研究方法

通过对文献期刊的查阅学习相关知识，与老师同学进行交流，在不断地实际操作中学习并完成本设计。

技术路线

4. 研究创新点

特色或创新之处

（1）本设计以学习了解深度学习图像识别技术为初衷，希望可以对深度学习行业有初步的认知，最终达到熟悉并掌握深度学习在图像识别领域的基本技术框架。

（2）本设计将基于cnn的图像识别技术和基于rnn的语言预测模型相结合试图实现将一个图像特征通过卷积神经网络提取并输入到循环神经网络最终达到语义描述的功能。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展

1.10-2.1

进行前期的知识储备和查询，对整个实验进行总体的知识体系梳理，并安装配置好实验所需要的运行环境。