山东大学宫永顺获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多模态互注意力的图像美学描述和定位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：CN116310690B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310302012.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态互注意力的图像美学描述和定位方法及系统是由宫永顺;黄瑾;张欣欣;史洋;尹义龙设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态互注意力的图像美学描述和定位方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于多模态互注意力的图像美学描述和定位方法及系统，涉及美学质量评价技术领域，方法包括获取图像、图像评论数据、图像描述数据以及描述位置信息的各种图像数据，并对图像进行预处理；获取图像数据中的文本信息和图像信息输入神经网络模型中，对于文本信息，提取文本的高层语义向量特征；对于图像信息，通过卷积神经网络，提取图像的深度语义特征；引入注意力融合模块，将所述高层语义向量特征与深度语义特征进行融合，生成图像描述和图像区域定位。充分考虑了文本特征与图像特征的结合，可以有效地体现细微的审美变化。
本发明授权基于多模态互注意力的图像美学描述和定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态互注意力的图像美学描述和定位方法，其特征在于，包括： 获取图像、图像评论数据、图像描述数据以及描述位置信息的各种图像数据，并对图像进行预处理； 获取图像数据中的文本信息和图像信息输入神经网络模型中，对于文本信息，提取文本的高层语义向量特征；对于图像信息，通过卷积神经网络，提取图像的深度语义特征；引入注意力融合模块，将所述高层语义向量特征与深度语义特征进行融合，生成图像描述和图像区域定位； 所述注意力融合模块包括互注意力模型和自注意力模型，当文本的高层语义向量特征和图像的深度语义特征输入后，首先经过互注意力模型将文本高层语义向量特征作为注意力机制中的值和键，将图像的深度语义特征作为注意力机制中的查询，经过多头自注意力层、残差计算和标准化层得到互注意力模型的输出，互注意力模型的输出作为自注意力机制中的值、键和查询，经过多头自注意力层和残差计算和标准化层得到自注意力模型的输出，最终输出图像描述和描述位置定位。
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