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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于图像风格编码的情感图像检索方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114996501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210623538.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于图像风格编码的情感图像检索方法及装置是由苏育挺;王骥;井佩光设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像风格编码的情感图像检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像风格编码的情感图像检索方法及装置，包括：利用特征图之间的相关性得到图像的风格语义特征；利用多阶注意力机制关注图像中与情感分布相关的特征区域，得到图像的内容语义特征；将风格语义特征与内容语义特征进行融合获得图像的情感特征，利用情感特征编码得到第一情感分布预测结果；将情感特征作为图节点的输入传输到图神经网络中，利用情感标签之间的相关性增强情感特征，得到第二情感分布预测结果；将第一情感分布预测结果和第二情感分布预测结果融合为最终的情感分布预测结果；采用自然语言处理算法，计算输入检索词的情感极性，根据输入词的情感极性输出情感分布相似度较高的情感图像。本发明加精准地预测图像情感分布情况，提高情感图像检索的准确度。

本发明授权一种基于图像风格编码的情感图像检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像风格编码的情感图像检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于多层次特征图的多个低维特征图，计算相关性得到多个GRAM矩阵，将GRAM矩阵拼接后通过风格提取的卷积神经网络得到图像的风格语义特征；利用多阶注意力机制关注图像中与情感分布相关的特征区域，得到图像的内容语义特征；将风格语义特征与内容语义特征进行融合获得图像的情感特征，利用情感特征编码得到第一情感分布预测结果；将情感特征作为图节点的输入传输到图神经网络中，利用情感标签之间的相关性增强情感特征，得到第二情感分布预测结果；将第一情感分布预测结果和第二情感分布预测结果融合为最终的情感分布预测结果；采用自然语言处理算法，计算输入检索词的情感极性，根据输入词的情感极性输出情感分布相似度较高的情感图像；其中，所述将风格语义特征与内容语义特征进行融合获得图像的情感特征，利用情感特征编码得到第一情感分布预测结果为： 其中，表示第r阶图像内容编码信息；fss·用于将拼接的图像风格编码和图像内容编码映射为类别特定的图像情感编码；表示类别特定的图像情感编码，Fstyle表示图像的风格编码，Concat表示将两方面特征在通道维度上进行拼接；其中，所述图神经网络由一静态图网络和一动态图网络级联组成，静态图网络如下： 其中，As是由训练集提取的邻接矩阵，Ws表示静态图网络的权重矩阵，fSGCN表示静态图网络；动态图网络如下： 其中，Ad是由静态图网络Hr生成的动态图的邻接矩阵，Ad＝fdHr，Wd为动态图网络的权重矩阵，fd为动态邻接矩阵生成网络，Hr为静态图网络输出的节点特征矩阵，fDGCN为动态图网络。

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