[发明专利]一种基于双通道网络的图文关联检索方法在审
| 申请号： | 201810465884.6 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108647350A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 王家宝;苗壮;李阳;李航;张洋硕 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210007 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双通道网络的图文关联检索方法。所述基于双通道网络的图文关联检索方法包括如下步骤：构造训练数据集；构造图像深度网络模型，构造文本深度网络模型，构造所述图像特征和所述文本特征的关联目标损失函数，训练图像深度网络模型和文本深度网络模型；通过所述图像深度网络模型和文本深度网络模型分别对检索库数据中的图像数据和文本数据进行特征提取，提取对应深度的图像特征和文本特征，并将二者相关联地保存形成索引数据库；提取查询数据的特征，将所述查询数据提取的特征与所述索引数据库库中对应的文本特征或图像特征进行匹配，并根据匹配结果排序返回查询结果。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 关联检索 图像特征 文本特征 双通道 图文 索引数据库 查询数据 文本 训练数据集 查询结果 构造图像 构造文本 关联目标 匹配结果 损失函数 特征提取 图像数据 文本数据 训练图像 网络 关联地 检索库 排序 匹配 图像 保存 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于双通道网络的图文关联检索方法，其特征在于：包括如下步骤：构造训练数据集，所述训练数据集中包括多个成对的图像数据和文本数据；构造对所述图像数据进行图像特征提取的图像深度网络模型；构造对所述文本数据进行文本特征提取的文本深度网络模型；构造所述图像特征和所述文本特征的关联目标损失函数；根据所述关联目标损失函数，训练图像深度网络模型和文本深度网络模型；通过所述图像深度网络模型和文本深度网络模型分别对检索库数据中的图像数据和文本数据进行特征提取，提取对应深度的图像特征和文本特征，并将二者相关联地保存形成索引数据库；提取查询数据的特征，将所述查询数据提取的特征与所述索引数据库库中对应的文本特征或图像特征进行匹配，并根据匹配结果排序返回查询结果。
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