[发明专利]一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法有效
| 申请号： | 201910453505.6 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110188775B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 张应福;陆文斌;周正斌;钟凯;张腾飞;花福军 | 申请（专利权）人： | 创意信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法，包括构建联合神经网络、联合神经网络多层映射参数训练、图片及对应文本预处理和输入模型进行描述结果检测等四个步骤。本发明通过使用多层偏移改进的卷积深度神经网络和具有学习长期依赖信息的循环神经网络构建联合神经网络；利用误差反向传播算法对神经网络多层映射参数进行训练；对图像进行预处理，利用卷积神经网络提取特征以及进行特征映射；输入模型进行描述结果检测，用于将测试数据集中的图像进行特征向量输入训练好的联合神经网络中进行生成对应的文本描述，能够显著有效的提升的自动描述图片内容的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 神经网络 模型 图像 内容 描述 自动 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建卷积神经网络与循环神经网络的联合神经网络；S2：利用误差反向传播算法对联合神经网络多层映射参数进行训练；S3：图像预处理得到图像的特征向量；S4：特征向量输入联合神经网络进行类别判定。
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