1. 本选题研究的目的及意义
近年来，深度学习技术的迅速发展促进了人工智能领域的巨大进步，特别是自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著成果。
图文关联学习作为跨模态理解的重要研究方向，旨在挖掘图像和文本之间的语义对应关系，其研究成果在跨模态检索、图像/视频描述生成、视觉问答等应用中具有重要价值。
传统的图文关联学习方法通常采用基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的深度学习模型。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图文关联学习作为跨模态理解的重要研究方向，受到学术界和工业界的广泛关注，并取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在图文关联学习方面开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究脉冲神经网络的基本原理和学习算法，分析其在图文关联学习中的优势和挑战。
2.研究现有的图文关联学习模型，分析其优缺点，为基于脉冲神经网络的模型构建提供参考。
3.设计并实现基于脉冲神经网络的图文关联学习模型，包括文本特征提取模块、图像特征提取模块和基于脉冲神经网络的关联学习模块。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段：-深入研究脉冲神经网络的基本原理、学习算法、模型构建方法以及最新研究进展。
-广泛查阅图文关联学习领域的文献，分析现有模型的优缺点，了解该领域的最新研究动态和发展趋势。
2.模型设计与实现阶段：-基于脉冲神经网络的特点和优势，设计并实现高效的图文关联学习模型，包括文本特征提取模块、图像特征提取模块和基于脉冲神经网络的关联学习模块。
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.首次将脉冲神经网络应用于图文关联学习任务，构建了基于脉冲神经网络的图文关联学习模型，为解决传统深度学习模型面临的瓶颈问题提供了新的思路。
2.设计了高效的文本特征提取模块和图像特征提取模块，能够有效地提取文本和图像中的语义信息，为后续的关联学习模块提供高质量的输入。
3.提出了一种基于脉冲神经网络的关联学习机制，能够有效地学习文本和图像之间的语义对应关系，实现跨模态信息的融合和理解。
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] 马跃军,付轶,李雷,等.基于注意力机制和全局-局部特征融合的跨模态哈希检索[J].计算机应用,2020,40(12):3457-3464.
[2] 林宙辰,金连文,刘华平,等.基于深度学习的跨模态图文检索研究综述[J].电子学报,2021,49(03):521-532.
[3] 黄立威,郭亚娟,王楠.基于自注意力和图卷积网络的跨模态检索算法[J].计算机应用,2021,41(10):2926-2932.
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