广西师范大学刘广海获国家专利权
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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估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：CN120014391B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510094829.0，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估方法是由刘广海设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估方法，采用两种方式所获得的滤波器来过滤彩色输入图像，选择与当前任务相关的信息，忽略与任务无关的信息，保留重要信息，抑制非重要信息，从而为信息重要性的排序和选择奠定基础。本发明所获得的经重要性评估的特征图，蕴含的核心信息更加丰富，能够最大程度去除背景噪声，保留核心目标对象，为进一步应用于目标识别和图像检索奠定了坚实的基础，其获得的目标对象更加完整、更加清晰，背景噪声更小。
本发明授权一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种受启发于大脑机制的深度信息重要性评估方法，其特征是，包括步骤如下： 步骤1、利用SLIC超像素分割方法将彩色输入图像X分割为包括N个超像素区域的彩色输入图像； 步骤2、先计算各个超像素区域的显著图Si，再将N个超像素区域的显著图Si进行整合后得到彩色输入图像的显著图S； 步骤3、将彩色输入图像X送入ViT模型得到视觉转换特征图并将显著图S与视觉转换特征图进行卷积得到显著性特征图 步骤4、对显著性特征图进行降维和归一化处理，获得第一滤波器f1；并将第一滤波器f1与彩色输入图像X进行卷积得到第一滤波特征图X1； 步骤5、对显著性特征图进行特征提取和归一化处理，获得第二滤波器f2；并将第二滤波器f2与彩色输入图像X进行卷积得到第二滤波特征图X2； 步骤6、将第一滤波特征图X1和第二滤波特征图X2进行叠加，得到重要性特征图Ω，并将重要性特征图Ω作为彩色输入图像的评估结果； 上述i＝1,2,…,N，N为设定的超像素区域的数量。
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