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“看图写诗”--基于图像内容的古诗检索任务书

 2020-02-20 09:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

本课题基于Google开源的TensorFlow中的NIC(Neural Image Caption)模型,利用 DCNN(Deep Convolutional Neural Network,深度卷积网络) 与 LSTM(Long Short Term Memory,长短时记忆网络),对给定的任意一幅图片,可以有效识别图片中的人物、动作以及场景等特征,生成一段贴合图片意境的英文标注,从中提取多个中文关键字/词,到古诗数据库中实现检索并排序输出相关候选诗句。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
2.认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备开始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4.完成系统的编码与调试;
5.完成10000字以上的毕业论文;
6.进行论文答辩。


3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2019/3/1—2019/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2019/5/1—2019/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2019/5/26—2019/6/5:准备答辩。


4. 主要参考文献

1. 大数据时代-生活、工作与思维的大变革,[英]维克托.迈尔-舍恩伯格等,浙江人民出版社,2013.

2. 王斌译,大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理,人民邮电出版社,2012年,第一版。

3.韩家炜等著。数据挖掘概念与技术,机械工业出版社,2007,第一版。

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