基于深度神经网络的智能图像自动描述方法
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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。

基本信息
专利标题 :
基于深度神经网络的智能图像自动描述方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110598713A
申请号 :
CN201910722270.6
公开(公告)日 :
2019-12-20
申请日 :
2019-08-06
授权号 :
CN110598713B
授权日 :
2022-05-06
发明人 :
纪荣嵘陈福海沈忱
申请人 :
厦门大学
申请人地址 :
福建省厦门市思明南路422号
代理机构 :
厦门南强之路专利事务所(普通合伙)
代理人 :
马应森
优先权 :
CN201910722270.6
主分类号 :
G06K9/46
IPC分类号 :
G06K9/46  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/36
图像预处理,即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理
G06K9/46
图像特征或特性的抽取
法律状态
2022-05-06 :
授权
2020-01-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/46
申请日 : 20190806
2019-12-20 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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