[发明专利]机器学习图像搜索在审
| 申请号： | 201780087676.0 | 申请日： | 2017-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110352419A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 克里斯蒂安·塞缪尔·佩隆;托马斯·达席尔瓦·保拉;罗伯托·佩雷拉·西尔维拉 | 申请（专利权）人： | 惠普发展公司;有限责任合伙企业 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F17/27;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 康泉;宋志强 |
| 地址： | 美国得*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 机器学习编码器将图像编码为在多模态空间中可表示的图像特征向量。编码器还将查询编码为在多模态空间中可表示的文本特征向量。在多模态空间中将图像特征向量与文本特征相比较，以基于比较来识别与查询匹配的图像。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 图像特征向量 机器学习 编码器 文本特征向量 查询编码 查询匹配 图像编码 图像搜索 文本特征 图像 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习图像搜索系统，包括：处理器；存储机器可读指令的存储器，其中，所述处理器用于执行所述机器可读指令以：使用机器学习编码器来对图像目录中的每个图像进行编码，以生成在多模态空间中可表示的每个图像的k维图像特征向量，其中k是大于1的整数；接收查询；使用所述机器学习编码器对所述查询进行编码，以生成所述查询的在所述多模态空间中可表示的k维文本特征向量；在所述多模态空间中将所述k维图像特征向量与所述k维文本特征相比较；并且基于所述比较从所述图像目录中识别匹配所述查询的图像。
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