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龙图腾网获悉上海外国语大学申请的专利图片主题内容多样性计算与自动选择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：CN116935138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310977202.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图片主题内容多样性计算与自动选择方法及系统是由邓莎莎;潘煜;王风华;张效初设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本图片主题内容多样性计算与自动选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图片主题内容多样性计算与自动选择方法技术领域，具体为图片主题内容多样性计算与自动选择方法及系统，包括以下步骤：数据准备与特征提取，相关性计算，获得相关性分数，多样性计算，获得多样性度量值，综合评分与自动选择。本发明中，通过深度学习模型利用大量数据进行端到端的训练，学习更准确的图像特征表示。进行特征提取，获得更具语义信息的特征描述，提高图片与主题相关性和内容多样性的计算准确性。通过结合实体语义特征和抽象语义特征，更全面地描述图片的语义。通过调整网络结构、增加训练数据等方式进行优化和改进，以适应特定的图片选择需求。通过在大规模数据上进行训练，学习到更具泛化能力的特征表示。

本发明授权图片主题内容多样性计算与自动选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.图片主题内容多样性计算与自动选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据准备与特征提取； 相关性计算，获得相关性分数； 多样性计算，获得多样性度量值； 综合评分与自动选择； 所述相关性计算的步骤具体为： 选择弦相似度作为相似度度量方法； 对于每张图片的特征向量和给定主题的特征向量，进行相似度计算，在相似度计算过程中，使用具体为主成分分析的降维方法将特征向量的维度减少，以提高计算效率和降低噪声的影响； 使用计算特征向量之间的内积，除以特征向量的范数，获取相关性分数，表示该张图片与给定主题的相关程度； 将每张图片与给定主题的相关性分数进行排序或分类，较高的相关性分数表示与主题的相关性较高，较低的相关性分数表示与主题的相关性较低； 所述多样性计算具体为，使用方差和标准差，作为多样性度量方法，所述方差和标准差均为衡量数据分布离散程度的统计指标，方差、标准差越大，表示特征向量之间的差异性和多样性越高； 所述多样性计算的步骤具体为： 计算特征向量的均值； 计算差值向量； 计算方差和标准差； 所述综合评分的步骤具体为： 将相关性分数和多样性度量值进行归一化，将它们的取值范围映射到一个统一的范围； 结合相关性和多样性，使用加权综合的方法，对归一化后的相关性分数和多样性度量值进行加权求和，根据权重设置平衡相关性和多样性，得到综合评分； 将综合评分应用于每张图片，得到每张图片的最终得分； 所述自动选择的步骤具体为： 将所有图片根据最终得分进行排序，按照得分从高到低的顺序排列； 根据需求，设定阈值来筛选出满足特定要求的图片，所述阈值包括绝对值和相对值； 根据具体需求选择单个或多个图片作为最终结果。

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