基于深度学习的视觉问答系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和人工智能技术的飞速发展，人们对信息获取的方式和效率提出了更高的要求。

视觉问答系统作为一种跨越语言和视觉模态的新型信息检索方式，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

视觉问答系统能够理解图像内容，并根据用户提出的自然语言问题给出准确答案，具有巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

视觉问答系统是一个新兴的研究领域，近年来取得了显著进展。

总的来说，国内外学者在视觉问答系统方面展开了大量研究，并取得了一系列成果。

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.视觉特征提取:研究如何有效地从图像中提取视觉特征，例如使用预训练的卷积神经网络模型(如resnet,vgg)提取图像特征，并探索更有效的特征表示方法，例如目标检测模型结合场景理解模型，以获得更丰富的图像语义信息。

2.文本特征提取:研究如何有效地从自然语言问题中提取文本特征，例如使用词嵌入技术(如word2vec,glove)将单词表示为向量，并探索更复杂的模型，例如循环神经网络(rnn)及其变体(如lstm,gru)，以捕捉问题中的上下文信息。

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:深入研究视觉问答系统、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础。

2.数据收集与处理:收集和整理相关的视觉问答数据集，对数据进行预处理，例如图像清洗、文本分词、构建词汇表等，为模型训练和测试做好准备。

3.模型设计与实现:基于深度学习方法，设计和实现视觉问答系统模型，包括图像特征提取模块、文本特征提取模块、多模态融合模块和答案生成模块。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于xxxx的新型视觉特征表示方法:提出一种基于xxxx的新型视觉特征表示方法，能够更好地捕捉图像中的语义信息，提高模型对图像的理解能力。

(例如，可以考虑结合目标检测、场景识别、关系推理等技术，提取更丰富、更全面的视觉特征)2.基于xxxx的多模态融合机制:提出一种基于xxxx的多模态融合机制，能够更有效地融合图像特征和文本特征，学习图像和问题之间的语义关联，提高模型的推理能力。

(例如，可以考虑结合注意力机制、图神经网络、transformer等技术，实现更精准、更灵活的多模态融合)3.基于xxxx的答案生成策略:提出一种基于xxxx的答案生成策略，能够生成更准确、更自然的答案，提高模型的用户体验。

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. 何家均, 凌捷, 刘振宇, 等. 视觉问答研究综述[j]. 软件学报, 2020, 31(2): 339-370.

2. 王世杰, 王宇, 彭宇新. 视觉问答技术综述[j]. 自动化学报, 2017, 43(1): 1-23.

3. 李明, 李飞, 欧阳万里. 基于深度学习的视觉问答研究综述[j]. 计算机应用, 2018, 38(9): 2513-2521, 2528.