Invention Grant
- Patent Title: 基于深层主题模型的文本图像多模态检索方法
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Application No.: CN201710739719.0Application Date: 2017-08-25
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Publication No.: CN107609055BPublication Date: 2019-10-11
- Inventor: 陈渤 , 周翼 , 王超杰 , 丛玉来
- Applicant: 西安电子科技大学
- Applicant Address: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- Assignee: 西安电子科技大学
- Current Assignee: 西安电子科技大学
- Current Assignee Address: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- Agency: 陕西电子工业专利中心
- Agent 田文英; 王品华
- Main IPC: G06F16/53
- IPC: G06F16/53 ; G06F16/2458 ; G06F16/35 ; G06K9/62

Abstract:
本发明公开了一种基于深层主题模型的文本图像多模态检索方法,可用于文本和图像多模态检索。其实现步骤为:(1)对训练数据和测试数据进行预处理;(2)初始化深层主题模型的超参数和共享参数;(3)训练深层主题模型;(4)用联合特征训练分类器;(5)用测试数据进行测试。本发明利用深层主题模型挖掘不同模态隐层之间由深到浅的联系,同时得到一个包含多模态信息的联合特征用于检索。
Public/Granted literature
- CN107609055A 基于深层主题模型的文本图像多模态检索方法 Public/Granted day:2018-01-19
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