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一种人机混合智能的交互式动态人物肖像检索方法 

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申请/专利权人:重庆邮电大学

摘要:本发明属于动态人脸检索领域,涉及一种人机混合智能的交互式动态人物肖像检索方法,包括:获取画师绘制的素描,将素描输入生成模型,得到生成肖像;将素描和生成肖像分别输入深度神经网络模型,得到当前素描和生成肖像的嵌入向量和关键点信息并进行融合;计算融合后的嵌入向量和联合关键点信息同所有待检索肖像的嵌入向量和关键点信息的匹配分数,根据匹配分数对待检索肖像进行升序排序,并将top‑k张肖像实时展示给画师;本发明采用生成联合检索框架,从有限的素描图像中推断并生成完整的图像表示,能够填补素描中的缺失细节,增强原始素描的信息量,为检索提供了更多可用于比较和匹配的视觉特征,从而提高了检索的准确性和效率。

主权项:1.一种人机混合智能的交互式动态人物肖像检索方法,其特征在于,包括:获取画师绘制的素描,将画师绘制的素描输入训练好的生成联合检索模型进行实时检索,得到检索结果;所述生成联合检索模型包括:生成模型和深度神经网络模型;生成联合检索模型的训练过程包括:S1、构建肖像-素描数据集,根据肖像-素描数据集构建小批量训练数据X;所述小批量训练数据X包括素描序列S、素描序列S对应的正样本肖像序列P以及负样本肖像序列N;S2、将素描序列S输入生成模型,得到生成肖像S3、将素描序列S、生成肖像正样本肖像序列P以及负样本肖像序列N分别输入深度神经网络模型,得到S的嵌入向量s1和关键点信息s2、的嵌入向量和关键点信息P的嵌入向量p1和关键点信息p2以及N的嵌入向量n1和关键点信息n2;S4、融合嵌入向量s1和嵌入向量得到联合嵌入向量融合关键点信息s2和关键点信息得到联合关键点信息S5、根据联合嵌入向量联合关键点信息嵌入向量p1、关键点信息p2、嵌入向量n1以及关键点信息n2计算损失函数值,根据损失函数值更新生成联合检索模型的参数,当达到预先设定的训练次数时,完成模型训练。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 重庆邮电大学 一种人机混合智能的交互式动态人物肖像检索方法

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