跨模态图文检索系统与无人集群系统行为决策奖励机制研究

### 跨模态图文检索系统与无人集群系统行为决策奖励机制研究 #### 1. 跨模态图文检索系统 在当今信息爆炸的时代，能够高效地在图像和文本之间进行跨模态检索变得越来越重要。跨模态图文检索系统旨在实现用户注册、登录、检索以及页面展示等功能，为用户提供便捷的图文检索服务。 ##### 1.1 系统模块设计 为了实现上述功能，系统设计了四个关键模块： - **输入模块**：对输入的图像和文本进行特征提取。具体步骤包括用户上传查询数据和对数据进行特征提取。对于图像特征提取，使用在 ImageNet 上预训练的 19 层 VGGNet 来获取 4096 维特征向量表示图像；对于文本特征提取，先使用 Word2Vec 模型将文本表示为矩阵，再利用 Sentence CNN 生成的特征来表示文本。 - **跨模态检索模块**：这是系统的核心模块，接收输入模块提取的特征，输出相关的检索结果。该模块由特征转换、相似度测量和评估指标计算三部分组成。在特征转换部分，将不同模态的特征向量转换到同一公共空间，方便数据的直接比较；在相似度测量部分，在公共空间中测量查询数据和数据库中特征转换后的数据，选择最相似的数据作为输出；在评估指标计算部分，使用评估指标计算和评估检索结果的准确性。 - **页面显示模块**：为用户提供可视化界面，包括用户登录界面、系统主界面和用户信息界面。用户可以在登录界面进行注册或登录，登录后进入系统主界面，根据需求选择图像检索或文本检索。 - **用户管理模块**：为系统管理员提供用户管理功能，管理员可以查询、添加、删除和修改用户信息，用户也可以通过管理员修改自己的信息。 以下是系统的流程图： ```mermaid graph LR A[用户上传查询数据] --> B[输入模块特征提取] B --> C[跨模态检索模块特征转换] C --> D[跨模态检索模块相似度测量] D --> E[跨模态检索模块评估指标计算] E --> F[页面显示模块输出结果] G[系统管理员] --> H[用户管理模块管理用户信息] ``` ##### 1.2 跨模态检索模块原理 不同模态的数据不能直接进行比较，为了弥合模态差距，检索模块将不同模态的数据转换到公共空间。在这个公共空间中，具有相同语义的数据距离尽可能接近（不变性），不同类别的数据距离尽可能远（区分性），不同模态的数据难以区分所属模态（相似性）。 根据相似度测量结果，使用 mAP 指标来衡量检索结果，该指标代表检索任务的平均精度，平均精度可以通过 AP 计算得到。平均精度越高，检索结果越准确。 ##### 1.3 系统实现 基于图文检索、页面显示和用户管理的系统需求，实现了用户注册、登录、检索和页面显示等功能。 - **系统初始页面**：用户可以通过系统登录页面进入图文检索系统，在该页面可以注册账号或直接登录系统。 - **跨模态检索页面**：包括图像到文本检索和文本到图像检索两部分，用户可以使用图像或文本作为查询条件，检索相应的文本或图像。 - **用户管理页面**：系统管理员可以在该页面添加、删除、查询和修改用户信息。 #### 2. 无人集群系统行为决