基于深度学习的图像及视频描述方法研究



基于深度学习的图像及视频描述方法研究

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基于深度学习的图像及视频描述方法研究

论文目录
中文摘要	第11-11页
ABSTRACT	第11-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 本文的研究背景、目的和意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-16页
1.2.1 图像特征提取研究现状	第14-15页
1.2.2 语言处理模型研究现状	第15页
1.2.3 深度学习研究现状	第15页
1.2.4 迁移学习研究现状	第15-16页
1.2.5 图像描述与视频描述研究现状	第16页
1.3 本文主要研究内容	第16-17页
1.4 结构安排	第17-19页
第二章图像特征提取	第19-27页
2.1 图像特征分类	第19-20页
2.1.1 颜色特征	第19页
2.1.2 纹理特征	第19页
2.1.3 形状特征	第19-20页
2.1.4 空间关系特征	第20页
2.1.5 图像语义特征	第20页
2.2 图像特征提取	第20-26页
2.2.1 卷积神经网络基本原理	第21-23页
2.2.2 VGGNet网络模型	第23-25页
2.2.3 全卷积神经网络	第25-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章语言模型的构建	第27-39页
3.1 词向量模型构建	第27-32页
3.1.1 词向量简介	第27页
3.1.2 词表示方法	第27-28页
3.1.3 构建词向量生成模型	第28-32页
3.2 语言模型	第32-37页
3.2.1 循环神经网络	第32-33页
3.2.2 长短时记忆神经网络	第33-37页
3.3 本章小结	第37-39页
第四章基于连续Skip-gram的图像描述方法	第39-45页
4.1 区域卷积神经网络	第39-40页
4.2 连续Skip-gram模型	第40-41页
4.2.1 连续Skip-gram模型结构	第40-41页
4.3 系统框架	第41-42页
4.4 实验及结果分析	第42-44页
4.4.1 实验参数设置	第42页
4.4.2 实验结果及分析	第42-44页
4.5 本章小结	第44-45页
第五章基于深度迁移学习的视频描述方法	第45-53页
5.1 视频表示	第45-46页
5.2 融合语义特征	第46-49页
5.2.1 图像语义特征	第46-47页
5.2.2 帧流语义特征	第47-49页
5.3 视频描述框架	第49-50页
5.4 实验及结果分析	第50-52页
5.4.1 数据集	第50页
5.4.2 评价指标	第50-51页
5.4.3 实验设置	第51页
5.4.4 结果分析	第51-52页
5.5 本章小结	第52-53页
第六章总结与展望	第53-55页
6.1 工作总结	第53页
6.2 工作展望	第53-55页
参考文献	第55-61页
攻读学位期间取得的研究成果	第61-62页
致谢	第62-63页
个人简况及联系方式	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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