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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利视频文本的相似性度量方法及系统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：CN114092703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111214110.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权视频文本的相似性度量方法及系统是由张化祥;金明;刘丽;朱磊;孙建德;聂礼强;金圣开设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频文本的相似性度量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了视频文本的相似性度量方法及系统，包括：使用预训练的特征提取器提取视频的多模态特征，得到初始视频特征表示；将初始特征输入到粗‑细粒度并列注意力网络中，得到中间表示特征；将中间特征表示输入到特征融合网络得到最终的视频多模态特征表示；利用预先训练的模型对输入文本进行文本特征提取，得到文本特征表示；通过门嵌入生成对应视频不同模态特征的文本特征表示向量；对视频多模态特征表示以及文本特征表示进行相似性度量。本发明将粗‑粒度注意力网络、细‑粒度注意力网络、特征融合模块结合在一起，并在细‑粒度注意力网络中融入多头注意力网络，用于缓解计算机内存的压力，从而加速对视频的多模态特征的处理。

本发明授权视频文本的相似性度量方法及系统在权利要求书中公布了：1.视频文本的相似性度量方法，其特征是，包括： 使用预训练的特征提取器提取视频的多模态特征，得到初始视频特征表示； 将初始特征输入到粗-细粒度并列注意力网络中，得到中间表示特征； 将中间特征表示输入到特征融合网络得到最终的视频多模态特征表示； 利用预先训练的模型对输入文本进行文本特征提取，得到文本特征表示； 通过门嵌入生成对应视频不同模态特征的文本特征表示向量； 对视频多模态特征表示以及文本特征表示进行相似性度量； 粗细粒度并列注意力网络中粗粒度注意网络处理的过程为： 通过区域池化策略将每个视频的不同模态特征进行划分； 将划分后的每个部分特征输入卷积层，通过区域注意力机制实现每个部分区域之间的联系； 区域注意力机制的公式表示为： 其中，是第部分和第部分的特征之间的相似性； 通过对计算出的部分特征相似矩阵与嵌入的部分特征进行内积计算，得到部分特征增强矩阵； 其中，为部分特征增强矩阵，为部分特征相似矩阵，为嵌入的部分特征； 通过部分增强特征的加权组合，得到聚合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。