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基于互补语义对齐和对称检索的图像-文本互检索方法

摘要

本发明属于计算机视觉与自然语言处理技术领域,公开了一种基于互补语义对齐和对称检索的图像‑文本互检索方法,采用卷积神经网络提取图像的深度视觉特征;利用基于目标的卷积神经网络和基于场景分布的卷积神经网络融合的模型提取深度视觉特征,确保视觉特征包含目标和场景多重互补语义信息;利用长短期记忆网络对文本进行编码,提取出对应的语义特征表示;利用两个映射矩阵分别将视觉特征和文本特征映射到同一个跨模态的嵌入空间中;利用k最近邻的方法,在该跨模态嵌入空间检索,得到检索的初始列表;利用基于互近邻的方法对称双向检索的邻近关系,对初始检索列表进行重排序,得到最终的检索等级列表。本发明具有准确度高的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN109255047A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201810787435.3

  • 申请日2018-07-18

  • 分类号G06F16/58(20190101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构61227 西安长和专利代理有限公司;

  • 代理人黄伟洪;何畏

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学

  • 入库时间 2024-02-19 06:45:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/58 申请日:20180718

    实质审查的生效

  • 2019-01-22

    公开

    公开

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