[发明专利]基于深度学习的高层次语义图像检索方法在审
| 申请号： | 202010580880.X | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111782852A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 韩红;杨慎全 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 侯琼;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的高层次语义图像检索方法，主要解决现有技术从图像语义角度进行检索时存在的语义鸿沟问题。其实现步骤为：1)构建CNN‑RNN网络模型并进行训练；2)使用训练后的网络模型提取图像库中图片的文本特征；3)使用词向量word2vec模型提取文本特征的语义特征向量并存储；4)使用训练后的网络模型提取查询图片的文本特征，并提取其对应的语义特征向量；5)使用余弦法将查询图片的特征向量和图像库中特征向量进行计算比较，并输出结果。本发明能够有效降低语义鸿沟对系统的影响，使系统可从图片的语义信息上实现相似性检索，适用于互联网企业日常的检索业务也可用于嵌入与智能手机中搜索图片。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 高层次 语义 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
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