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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于局部特征融合的图像多模态相似度识别方法，包括：1利用卷积神经网络提取输入图像的整体特征；2将输入的图片划分为大小相同的区块，使用自动编码器提取每个区块的特征，获得局部特征；3将图像整体特征和局部特征进行融合，形成综合特征；4依据综合特征形成多个关系向量，构建基于局部特征融合的多模态相似度网络；5构建损失函数，并进行训练以获得最优模态相似度模型；6利用训练好的模型识别输入图像对之间的相似度。本发明能从整体和局部的角度衡量输入图像对的相似性，在图像相似度识别任务中展现优异，并且具有一定的可解释性。
主权项：1.一种基于局部特征融合的图像多模态相似度识别方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1：获取预处理后的图像数据集I，并构建大小为n×n的相似度矩阵S，其中，n表示图像数据集I中的图像数量，令S[i,j]表示I中第i张图像和第j张图像之间视觉或语义的相似性；步骤2：构建基于局部特征融合的多模态相似度网络，并对I中由第i张图像和第j张图像所组成的图像对进行处理，得到I中第i张图像和第j张图像之间的多模态相似度sij；步骤3：模型训练：步骤3.1：利用式8构建多模态相似度网络的损失函数L： 式8中，M表示I中具有视觉或语义相似性的图像对的个数；步骤3.2：使用反向传播算法和优化器来最小化损失函数L，从而对多模态相似度网络进行训练以更新网络参数，当达到预设的最大训练轮数或损失函数L收敛时，停止训练，并得到最优模态相似度模型，用于对任意输入的一对图像进行相似度识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于局部特征融合的图像多模态相似度识别方法
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