摘要
图像和文本匹配是跨模态检索和理解领域的关键任务，其目标在于学习图像和文本之间的语义对应关系。
传统的匹配方法通常依赖于浅层特征表示和简单的相似度度量，难以捕捉复杂的语义交互。
近年来，随着深度学习的兴起，语义概念和顺序学习成为图像和文本匹配研究的热点。
语义概念能够提取更抽象、更本质的语义信息，而顺序学习则可以捕捉文本和图像中元素之间的时序或空间依赖关系。
本文首先介绍图像和文本匹配的基本概念、研究意义以及面临的挑战，然后重点综述基于语义概念和顺序学习的图像和文本匹配方法，并比较分析不同方法的优缺点。
最后，展望了图像和文本匹配未来的研究方向。
关键词：图像和文本匹配；语义概念；顺序学习；深度学习；跨模态检索
#1.1研究背景及意义
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像和文本数据呈现爆炸式增长趋势。
如何有效地管理和利用海量的图像和文本数据成为迫切需求。
图像和文本匹配作为跨模态检索和理解的基础任务，旨在建立图像和文本之间的语义关联，实现跨模态信息检索、图像/视频字幕生成、视觉问答等多种应用。
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