[发明专利]一种跨模态图像-文本关联异常检测方法有效
| 申请号： | 202110423224.3 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113159071B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 金城;王尚尚;吴渊 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 王洁平 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机多媒体技术领域，具体为一种跨模态图像‑文本关联异常检测方法。本发明通过以下几个步骤来判断图像‑文本对的关联是否异常：1)图像多标签分类阶段，将图像输入基于CNN‑RNN的编码解码器，准确提取图像的标签信息；2)文本多标签分类阶段，将文本输入基于BiLSTM的网络，得到文本的标签信息；3)关联异常检测阶段，融合图像和文本的分类结果，判断图像‑文本对的关联是否异常。本发明提出的方法能够准确实现对图像‑文本对关联异常的检测，并且模型具有较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 跨模态 图像 文本 关联 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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