1. 题目来源
中华文化源远流长，诗歌作为中国传统文化的重要载体，蕴含着丰富的思想感情和文化内涵。
古诗词创作一直被视为一种高级的语言艺术形式，而“看图写诗”则更是在此基础上融合了图像信息与文学表达，体现了创作者对景物、意境的独特感受和理解。
随着互联网和多媒体技术的快速发展，海量的图像数据为“看图写诗”提供了丰富的素材，同时也对如何有效地从图像中提取信息、理解语义并生成优美诗句提出了挑战。
2. 应完成的主要内容
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.图像内容分析：研究如何从图像中提取关键信息，例如颜色、纹理、形状、物体等，并对其进行语义分析，理解图像所表达的场景、情感等。
2.古诗语义理解：研究如何对古诗进行文本分析，提取关键词、主题、情感等语义信息，构建古诗语义表示模型。
3.图像-诗歌匹配：研究如何建立图像内容与古诗语义之间的关联关系，设计有效的匹配算法，实现基于图像内容的古诗检索。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.认真阅读相关文献，了解图像内容理解和古诗检索领域的最新研究进展。
2.掌握图像特征提取、文本表示、相似度计算等相关技术。
3.设计合理的实验方案，对所提出的方法进行验证和分析。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张涛,彭宇行,谢浩,等.融合视觉情感分析的图像古诗生成[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022,34(09):1473-1483.
2.黄鑫,王晓龙,叶翰辰,等.基于深度学习的图像诗歌生成模型综述[J].计算机科学,2022,49(08):1-12.
3.张艳,徐宝,王萌.基于深度学习的多模态诗歌生成研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(10):2913-2919.
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