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摘要：本发明公开了基于多尺度特征与空间注意力机制融合的图像检索方法，涉及图像检索技术领域。通过对需求文本数据进行预处理和特征提取，准确捕捉用户需求。使用图神经网络进行多尺度特征压缩提取，捕捉图像中的细节和全局信息，提高图像特征的表达能力和准确性。通过多模态对齐模型将文本和图像特征映射到同一嵌入空间，实现跨模态检索的高效对齐。通过计算相似度来获取图像匹配指数，分析图像的时间衰弱性和置信度，提升检索结果的准确性和时效性。同时对检索结果进行等级划分和排序，提升用户体验。通过用户反馈指数判断检索结果的有效性。当检索结果不符合用户需求时，对图像重新进行检索，提高图像检索精确性。
主权项：1.基于多尺度特征与空间注意力机制融合的图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取用户对图像检索的需求文本数据，对需求文本数据进行预处理和特征提取，获取检索文本特征向量，通过图神经网络对待检索图像进行多尺度特征压缩提取，获取待检索图像特征向量；S2.通过预设多模态对齐模型将检索文本特征向量和待检索图像特征向量映射到相同的嵌入空间，对检索文本特征向量和待检索图像特征向量进行向量特征匹配，获取待检索图像匹配指数；S3.基于待检索图像匹配指数对待检索图像进行筛选，获取检索图像，对检索图像的时间衰弱性和置信度进行分析，获取检索图像的综合检索指数；S4.对检索图像的综合检索指数进行等级划分和排序，向用户进行展示，根据用户反馈信息，获取用户反馈指数；S5.基于用户反馈指数，判断检索图像是否符合用户对图像检索的需求，若不符合，则获取用户对图像检索的修改文本数据，并按照步骤S1-S4的方法重新进行图像检索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌理工学院 基于多尺度特征与空间注意力机制融合的图像检索方法
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