1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像和文本作为两种最主要的信息载体，在网络中呈现爆炸式增长趋势。
如何有效地实现图像和文本之间的跨模态语义理解和关联匹配，成为信息检索、推荐系统、人工智能等领域的研究热点。
本选题旨在研究图像和文本匹配问题，探索如何有效地结合语义概念和顺序学习方法，提升图像和文本匹配的准确率和鲁棒性。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像和文本匹配是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.基于语义概念的图像和文本表示:研究如何从图像和文本中提取语义概念，并构建有效的概念表示方法。
2.基于顺序学习的匹配模型:研究如何利用顺序学习模型捕捉图像和文本之间的细粒度语义关联，并设计有效的匹配算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:深入调研图像和文本匹配、语义概念提取、顺序学习等相关领域的国内外研究现状，分析现有方法的优势和局限性，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.语义概念提取方法研究:研究如何从图像和文本中提取语义概念，探索基于深度学习的语义概念提取方法，例如利用预训练的视觉语言模型提取图像和文本的语义特征，并将其映射到共同的语义空间。
3.顺序学习模型设计:研究如何利用顺序学习模型捕捉图像和文本之间的细粒度语义关联，探索基于循环神经网络、Transformer等模型的图像和文本序列建模方法，并设计有效的匹配算法，例如基于注意力机制的交互学习方法，以捕捉图像和文本之间的细粒度对应关系。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于语义概念和顺序学习的图像和文本匹配方法:将语义概念引入图像和文本匹配任务中，并结合顺序学习模型捕捉图像和文本之间的细粒度语义关联，克服了传统方法仅依赖浅层特征匹配的局限性。
2.探索了基于深度学习的语义概念提取方法:利用预训练的视觉语言模型提取图像和文本的语义特征，并将其映射到共同的语义空间，实现了更精准的语义概念表示。
3.设计了基于注意力机制的交互学习方法:在顺序学习模型中引入注意力机制，捕捉图像和文本之间的细粒度对应关系，提高了匹配算法的精度和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘思彤,郭军,马子恒,等.基于多模态深度学习的图像文本匹配研究综述[J].计算机科学,2022,49(12):1-14.
2.黄坤,陈晓雪,王雪松,等.融合多模态特征和语义关系的图像文本匹配[J].自动化学报,2023,49(01):156-166.
3.孙晓,张凯,刘云,等.基于图注意力网络的多模态情感分析研究综述[J].计算机科学,2023,50(01):1-15.
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