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基于在线深层主题模型的多模态检索方法

摘要

本发明公开了一种基于在线深层主题模型的多模态检索方法,属于图像处理技术领域,其思路为:确定J张图像和J个相应的文本为数据集,其中每个相应的文本为对应图像包括的若干个单词;对数据集进行预处理后,得到文本矩阵和图像特征矩阵;建立包括T层的泊松伽马置信网络,并得到文本矩阵的每一层变量权重矩阵;根据文本矩阵的每一层变量权重矩阵,并基于在线深层主题模型得到图像特征矩阵的最优全局主题参数矩阵和文本矩阵的最优全局主题参数矩阵;根据图像特征矩阵的最优全局主题参数矩阵和文本矩阵的最优全局主题参数矩阵,以及图像特征矩阵,得到文本矩阵的预测单词矩阵后作为本发明的一种基于在线深层主题模型的多模态检索结果。

著录项

  • 公开/公告号CN109033304A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201810781063.3

  • 发明设计人 陈渤;肖肃诚;王超杰;

    申请日2018-07-17

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61218 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人惠文轩

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2023-06-19 07:49:34

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180717

    实质审查的生效

  • 2018-12-18

    公开

    公开

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