卷积神经网络在图像basedvisualstorytelling中的应用

卷积神经网络在图像-based visual storytelling中的应用

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，图像-based visual storytelling（图像故事讲述）逐渐成为了一个热门的研究领域。图像故事讲述旨在利用计算机技术将图像序列转换成连贯的故事，为用户提供更加丰富、生动的视觉体验。传统的图像故事讲述方法主要依赖于手工设计的特征提取和规则匹配，难以处理复杂场景和大量数据。近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）在图像识别、图像分割、图像风格迁移等计算机视觉任务中取得了显著的成果，为图像故事讲述提供了新的思路和方法。

1.2 研究现状

目前，基于CNN的图像故事讲述方法主要包括以下几种：

1. 基于特征融合的方法：将不同类型的视觉特征（如颜色、纹理、形状等）进行融合，从而获得更丰富的语义信息。例如，Li等人在《Image-based Visual Storyt