咨询电话:13280638997
传真:0533-3110363
邮箱:kefu@shizifang.com
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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010580880.X | 专利名称: | 基于深度学习的高层次语义图像检索方法 |
申请日: | 2020-06-23 | 申请/专利权人 | 西安电子科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市太白南路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/583搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2020-10-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111782852A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2024/04/09 | 授权 | |
2020/11/03 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 16/583 专利申请号: 202010580880.X 申请日: 2020.06.23 |
2020/10/16 | 公开 |