屈亚迪基于VGG和LSTM网络的视觉问答系统研究与应用.docx

on and Natural Language Processing in the field of deep learning for multimodal fusion, transforming the system's output into a classification problem, achieving a question-and-answer effect on the image. Keywords: VQA; Visual Question Answering; VGG Network; LSTM Network; Deep Learning; Artificial Intelligence 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）是人工智能领域中的一个重要研究方向，它融合了计算机视觉和自然语言处理两大技术。在VQA系统中，系统需要理解图像内容以及理解与图像相关的自然语言问题，然后生成相应的答案，这要求模型具备理解和生成自然语言的能力，同时对图像信息有深入的理解。 VGG网络，全称为Visual Geometry Group网络，是由牛津大学的研究团队提出的一种深度卷积神经网络。在VQA系统中，VGG网络主要负责图像的特征提取。通过多层卷积和池化操作，VGG可以学习到图像的多层次特征，包括物体的形状、颜色、纹理等，这些特征对于理解图像内容至关重要。 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，常用于处理序列数据，如文本或时间序列。在VQA系统中，LSTM被用来处理自然语言问题。LSTM的结构使其能够有效地捕捉到序列中的长期依赖关系，这对于理解问题的语义和上下文非常关键。 将VGG和LSTM结合在一起，可以实现图像特征和文本特征的高效融合。VGG提取的图像特征通过一个接口传递给LSTM，LSTM在理解问题的基础上，结合图像特征生成最终的答案。这种结合使得系统能够在理解图片内容的同时，理解问题的含义，从而生成准确的回答。 将VQA任务转化为多分类问题是一种有效的策略。通过这种方式，每个可能的答案被视为一个类别，模型的输出是选择最合适的类别，即选择最符合问题的答案。这种方法简化了VQA的复杂性，使得模型训练和优化更加可行。 深度学习在此过程中起到了核心作用。深度学习模型，如VGG和LSTM，能够通过大量的训练数据自动学习到复杂的模式和特征。在VQA系统中，这些模型可以从大量带有问题和答案的图像数据中自我学习和改进，不断提升其回答问题的准确性。 屈亚迪的研究工作基于VGG和LSTM网络构建的视觉问答系统，旨在通过深度学习技术解决图像和自然语言之间的复杂交互问题。这一研究不仅有助于推动人工智能在图像理解和自然语言处理方面的进步，也为实际应用场景，如智能助手、智能家居等，提供了更智能的交互方式。