基本信息:
- 专利标题： 基于判别性隐空间学习的跨模态检索方法、装置及介质
- 申请号：CN202310594729.5 申请日：2023-05-25
- 公开(公告)号：CN116304135B 公开(公告)日：2023-08-08
- 发明人： 郑敏 , 吴春鹏 , 林龙 , 刘卫卫 , 张国梁 , 初宗博 , 周飞
- 申请人： 国网智能电网研究院有限公司
- 申请人地址： 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号
- 专利权人： 国网智能电网研究院有限公司
- 当前专利权人： 国网智能电网研究院有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 102209 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号
- 代理机构： 北京三聚阳光知识产权代理有限公司
- 代理人： 李静玉
- 主分类号： G06F16/483
- IPC分类号： G06F16/483 ; G06F16/583 ; G06F16/383 ; G06F18/214 ; G06F18/22
摘要：
本发明公开了一种基于判别性隐空间学习的跨模态检索方法、装置及介质，该方法包括：提取第一模态数据的第一特征和第二模态数据的第二特征，构建第一训练集和第二训练集；采用第一训练集和第二训练集对增加判别性属性的双字典模型进行训练，得到隐空间特征模型；基于隐空间特征模型，将待检索模态数据特征和检索数据库中模态数据特征分别投影到隐空间中，得到对应的隐空间特征表示；根据隐空间特征表示进行相似度计算，得到检索结果。通过实施本发明，采用双字典学习技术来构建隐空间，使多模态数据在隐空间中实现对齐。在双字典模型中加入将判别性属性，从而使子类内距离更加紧凑而子类间距离更加稀疏。更加符合电网细粒度多模态场景设置。
公开/授权文献:
- CN116304135A 基于判别性隐空间学习的跨模态检索方法、装置及介质 公开/授权日：2023-06-23
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F16/00 | 信息检索；数据库结构；文件系统结构 |
| --------G06F16/10 | .文件系统；文件服务器 |
| ----------G06F16/48 | ..使用元数据的特征检索，例如，不来自内容或者元数据派生的 |
| ------------G06F16/483 | ...使用从内容中自动派生的元数据 |