[发明专利]基于深度神经网络的智能图像自动描述方法有效
| 申请号： | 201910722270.6 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110598713B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;陈福海;沈忱 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于深度神经网络的智能图像自动描述方法，涉及人工智能领域中的智能图像自动描述。包括以下步骤：1)描述数据预处理；2)抽取图像深度卷积特征和语义信息；3)基于多层级视觉语义嵌入的智能图像自动描述。采用因式分解的注意力机制模块，可解决图像自动描述中没有考虑语义信息层次性以及没有考虑场景信息等问题，可以显式地嵌入场景相关的语义信息，用以指导物体相关的语义信息嵌入和图像特征的嵌入。基于多层级视觉语义嵌入的图像自动描述研究，可方便图像自动描述在工业届中的推广与使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 智能 图像 自动 描述 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度神经网络的智能图像自动描述方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)描述数据预处理；/n2)抽取图像深度卷积特征和语义信息；/n3)基于多层级视觉语义嵌入的智能图像自动描述。/n
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