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[发明专利]基于上下文引导多模态关联的图像文本检索方法及系统-CN202310728307.2在审
发明人：刘峥;裴新蕾;高珊珊;迟静;王靖瑶;李常浩;徐君豪 -专利权人：山东财经大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开提供了基于上下文引导多模态关联的图像文本检索方法及系统，涉及跨模态图文互检索技术领域，方法包括获取不同模态图像和文本数据的细粒度特征序列；构建上下文引导多模态关联学习网络，分别获取图像模态的区域空间性增强的视觉上下文感知表示和文本模态的单词时序性增强的文本上下文感知表示；构建上下文引导多模态关联三分支，对不同语义层面的上下文感知表示进行跨模态相似度学习，利用向量型相似函数学习跨模态关联，设计目标函数，基于联合学习语义一致性损失函数和跨模态匹配损失函数分别实现模态内不同语义层面的互补和不同模态数据之间的语义精准对齐；本公开能够实现不同模态之间的精准对齐。
基于上下文引导多模态关联图像文本检索方法系统

[发明专利]一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法及系统-CN202210253087.8在审
发明人：刘峥;高珊珊;迟静;袁韶璟;苏宜俊;裴新蕾 -专利权人：山东财经大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三分图模型的图像块和标签匹配方法及系统，包括：获取图像集及其对应的标签集；将图像集中的每幅图像分成若干图像块，对所有图像块进行聚类，将每个簇的质心作为一个视觉词，得到视觉词集；基于图像集和视觉词集，得到视觉词‑图像二分图；基于图像集和标签集，得到图像‑标签二分图；将所述视觉词‑图像二分图和所述图像‑标签二分图组合为三分图模型；基于三分图模型，计算视觉词与标签的相关性矩阵；对于每幅图像，基于视觉词与标签的相关性矩阵，构建排序矩阵，并基于排序矩阵，匹配每幅图像中的所有图像块的标签。充分发现了图像块和标签之间的内部联系。
一种基于三分模型图像标签匹配方法系统

[发明专利]一种融合多粒度数据和近邻数据的跨媒体检索方法及系统-CN202111219877.6在审
发明人：刘峥;高珊珊;韩慧健;迟静;苏宜俊;裴新蕾;袁韶璟 -专利权人：山东财经大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多粒度数据和近邻数据的跨媒体检索方法及系统，包括以下步骤：分别提取图像数据和文本数据的粗粒度特征和细粒度特征，利用阶梯式三元组损失函数分别计算获得相应的粗粒度层相似度和细粒度层相似度；分别提取图像数据的近邻层图像特征和文本数据的近邻层文本特征，计算获得图像数据和文本数据的近邻层相似度；将粗粒度层和细粒度层的语义类别约束和近邻层的近邻关系约束进行融合，求得融合多粒度数据和近邻数据的跨媒体相似度。本发明利用改进的阶梯式三元组损失函数和注意力机制，分别计算异构模态数据在粗粒度层、细粒度层和近邻层上的相似度，求得融合多粒度数据和近邻数据的跨媒体相似度，提高跨媒体相似度度量的精度。
一种融合粒度数据近邻媒体检索方法系统