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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成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：CN116453118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310304201.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法是由沃焱;吴碧程设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法，包括：1对图像数据提取全局特征和局部特征集，对文本数据提取全局特征；2基于图像数据和文本数据的全局特征，通过嵌入空间对齐方式获取图像数据语义信息作为语义内容；3基于语义内容，通过多头注意力机制对图像数据的局部特征集进行特征增强，获得增强局部特征集；4基于增强局部特征集进行融合，获取图像数据的张量积表示；5基于张量积解绑从张量积表示中提取预测词汇的内容成分，并计算词汇概率分布，得到预测词汇，将所有预测词汇进行拼接得到图像数据的完整描述。本发明与其它方法相比，性能明显提高，生成描述语义准确性得到明显改善，可解释性更优。

本发明授权基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法在权利要求书中公布了：1.基于语义内容引导与张量积解绑的图像描述生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对图像数据提取全局特征和局部特征集，对文本数据提取全局特征； 2基于图像数据和文本数据的全局特征，通过嵌入空间对齐方式获取图像数据语义信息作为语义内容； 3基于语义内容，通过多头注意力机制对图像数据的局部特征集进行特征增强，获得增强局部特征集，具体如下： 首先，将作为图像嵌入特征的语义内容vs与图像数据的局部特征集V进行融合，得到语义初始化局部特征集其中第i个语义初始化局部特征计算方式如下： 式中，Wfuse是用于实现降维的全连接层，vi表示图像数据第i个局部特征，[·,·]为拼接操作；之后使用图像数据的局部特征集V和语义初始化局部特征集Vs分别初始化得到查询集合Q、键集合K以及值集合计算方式如下： 式中，为参数矩阵；然后基于多头注意力机制将上述三个集合嵌入到h个不同的子空间进行相关关系计算并互相融入结构信息，第i'个子空间的查询集合Qi'、键集合Ki'以及值集合计算过程如下： 式中，为第i'个子空间的映射矩阵；第i'个子空间即第i'个头的相关关系Ri'计算为其中d为避免数值过大的尺度因子，之后第i'个头的注意力headi'计算表示为将所有头的注意力计算结果拼接得到增强局部特征集 式中，MultiHead·表示多头注意力机制，headh为第h个头的注意力，Wo为参数矩阵，增强局部特征集中第i个增强局部特征为 4基于增强局部特征集进行融合，获取图像数据的张量积表示； 5基于张量积解绑从张量积表示中提取预测词汇的内容成分，并计算词汇概率分布，得到预测词汇，将所有预测词汇进行拼接得到图像数据的完整描述。

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