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龙图腾网恭喜中国科学院软件研究所申请的专利一种融合图像内容和特征提取的拍照姿势推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210206062.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合图像内容和特征提取的拍照姿势推荐方法是由吴富章;孔彦;沈思成;武延军设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像内容和特征提取的拍照姿势推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图像内容和几何特征提取的拍照姿势推荐方法，其步骤包括：从用户输入的图像中提取场景语义特征、场景特征、视角特征；将所提取的场景语义特征、场景特征、视角特征按照设定规则进行融合；计算融合所得特征与特征数据库中的特征的相似性，将相似性最高的m个特征对应的姿势图片返回给用户。本发明能满足不同体型、肤色、性别、年龄用户的姿势偏好，在特征提取步骤中引入场景类别信息、纹理信息和视角信息可以更准确的检索到姿势图片库中场景相似的姿势照片，引入语义信息和强标签系统可以更加智能的识别画面中用户可以与之交互拍照的物体，可以满足用户对于姿势推荐的即时性需求。

本发明授权一种融合图像内容和特征提取的拍照姿势推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像内容和几何特征提取的拍照姿势推荐方法，其步骤包括：从用户输入的图像中提取场景语义特征、场景特征、视角特征；将所提取的场景语义特征、场景特征、视角特征按照设定规则进行融合；计算融合所得特征与特征数据库中的特征的相似性，将相似性最高的m个特征对应的姿势图片返回给用户；其中，提取所述场景语义特征的方法为：将输入图像按原图面积的划分为图像左子图、右子图、上子图和下子图；采用语义分割模型提取每一张子图的二维特征图G，将每一二维特征图G压缩为一个一维向量作为对应子图的场景语义信息，记为fs_left,fs_right,fs_up,fs_down；然后将各子图的场景语义信息进行加权拼接得到所述场景语义特征fs；其中，采用残差网络提取所述视角特征、所述场景特征；所述残差网络模型采用ResNet-50模型作为基础网络结构，所述ResNet-50模型的最后一个卷积模块分别连接用于场景特征提取的第一平均池化层、第二平均池化层，以及分别连接第三平均池化层、第四平均池化层；第三平均池化层与第一全连接层连接，用于输出场景类别，第四平均池化层与第二全连接层连接，用于输出视角类别；训练所述残差网络的方法为：首先收集不同场景的图片数据集，然后对于图片数据集中每一图片，检测该图片中的消失点Vvx,vy，并通过对该图片进行视角分类，根据该图片的视觉分类结果View标注该图片的场景类别，其中Linput为该图片的长度、Winput为该图片的宽度；然后利用根据标注结果所得包含N张图片的训练数据集X＝[x1,x2,x3,…,xN]及对应的场景类别标签和视角类别标签，训练所述残差网络，训练所述残差网络时所采用的损失函数包括其中，Viewi表示第i张图片标注的视角类别标签，yi表示第i张图片标注的场景类别标签，fviewxi为以第i张照片xi为输入时所述模型输出的视角类别，fscenexi为以第i张照片xi为输入时所述模型输出的场景类别。

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