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一种基于分层的图与文语义一致性智能评估方法

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本发明涉及一种基于分层的图与文语义一致性智能评估方法，采用深度学习表示出图像、文本特征；采用自下而上(bottom‑up)、空间、通道相混合的注意力机制对图像场景进行理解，并将光照、视角、尺度、遮挡等信息考虑在内提取出显著的图像区域特征；从语义学考虑语义一致性，构建本体(object)、属性(property)、关系(relation)、全局(global)四个层次的评估指标模型进行分层次评估；最后加权给出图像与其标题内容最终的语义一致性程度，评估结果考虑了图像本身信息和语义要素层次，能够更加客观、清楚地反映各层次对图像与图像标题语义一致性影响的不同程度。

著录项

公开/公告号CN114021558A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;
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申请/专利号CN202111325660.3
发明设计人郭雷;李玉红;王岩;乔建忠;
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申请日2021-11-10
分类号G06F40/279(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/216(20200101);
代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;
代理人安丽
地址 310051 浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18号
入库时间 2023-06-19 14:08:07

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法律状态
2022-02-08

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发明专利申请公布

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