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一种基于深度学习的艺术品图像多层级描述自动生成方法

摘要

本申请涉及人工智能技术领域一种基于深度学习的艺术品图像多层级描述自动生成方法。所述方法包括:获取待描述的艺术品图像,对待描述的艺术品图像进行预处理,得到预处理图像;采用基于深度学习方式提取预处理图像的全局视觉特征和局部视觉特征;根据全局视觉特征和局部视觉特征在隐喻知识图谱进行查询,得到艺术品图像的隐喻视觉特征;根据多维度视觉特征在专家句子库中进行查询,得到图像特征对应的专家描述语句;根据多维度视觉特征和预定标题模板,得到艺术品标题;根据专家描述语句和预定详细描述模板,得到艺术品详细描述;根据艺术品标题和艺术品详细描述,得到艺术品图像多层级描述。采用本方法可以实现对艺术品图像描述的高效率生成。

著录项

  • 公开/公告号CN115272690A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN202210887319.5

  • 申请日2022-07-26

  • 分类号G06V10/424;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06F16/583;

  • 代理机构长沙国科天河知识产权代理有限公司;

  • 代理人唐品利

  • 地址 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号

  • 入库时间 2023-06-19 17:25:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-01

    公开

    发明专利申请公布

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