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龍圖騰網恭喜哈爾濱工程大學申請的專利一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114241242B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111563809.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法是由高偉;馬瑞;劉清泰設計研發完成，并于2021-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像情緒分類技術領域，具體涉及一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法。本發明通過提取對象檢測器輸出的特征圖來表示對象的低級語義特征，并通過空間費舍爾向量方法，生成情緒圖像的對象語義特征表示；使用全卷積神經網絡提取顯著圖，對其進行二值化分割，將二值圖的白色區域的最小外接矩形部分圖像內容送入預訓練的CNN，取倒數第二個全連接層的2048維度向量作為顯著區域特征，利用CNN全連接層的輸出作為情緒圖像的全局外觀特征；將這三種深度特征送入自注意力轉換網絡，生成最終的圖像情緒分類結果。本發明能夠提供更為精準的圖像情緒分類結果，幫助機器理解圖像所隱含的情感。

本發明授權一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自注意力交互融合的圖像情緒分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：使用177類對象圖像來訓練YOLOv2對象檢測器；將圖像拉伸為608*608維輸入到YOLOv2，輸出特征圖的維數是328510，對特征圖的每個單元的5個錨點框應用maxpooling，得到維數為65702的特征圖；65702維可以被看作是帶有182維度的局部描述符乘以361個；將65702維的特征圖通過空間費舍爾向量方法轉化為47616維，使用128個高斯核對其進行主成分分析降維，得到2048維度的對象語義特征；步驟2：原輸入圖像經過縮放，以224*224*3的尺寸送入一個預訓練的全卷積網絡FCN，獲取尺寸為224*224*1的顯著圖，對其進行二值化分割；步驟3：將二值圖的白色區域的最小外接矩形部分圖像內容送入預訓練的卷積神經網絡CNN，取倒數第二個全連接層的2048維度向量作為顯著區域特征；步驟4：將原輸入圖像輸入預訓練的卷積神經網絡CNN，利用CNN全連接層輸出的2048維度向量作為圖像的全局外觀特征；步驟5：將對象語義特征、顯著區域特征、全局外觀特征輸入自注意力轉換網絡中進行訓練，自注意力轉換網絡交互融合生成特征向量映射至八個情感類別，得到每個情感對應的概率，取對應概率最高的情感作為圖像情緒；步驟6：將待分類的圖像經過縮放后，輸入至訓練好的YOLOv2對象檢測器中得到2048維度的對象語義特征，輸入至訓練好的預訓練的卷積神經網絡CNN獲取顯著區域特征和全局外觀特征；將待分類的圖像的對象語義特征、顯著區域特征、全局外觀特征輸入訓練好的自注意力轉換網絡中，得到每個情感對應的概率，取對應概率最高的情感作為圖像情緒。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工程大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區南通大街145號哈爾濱工程大學科技處知識產權辦公室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。