北京理工大学蒋雨彤获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于图神经网络的图像文本匹配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：CN117035008B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310998612.3，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于图神经网络的图像文本匹配方法是由蒋雨彤;金福生;乔壮;袁野;王国仁设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的图像文本匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的图像文本匹配方法，包括以下步骤：获取图像数据和文本数据，并通过注意力计算，分别得到图像表示和文本表示，并将图像表示和文本表示映射至共享嵌入空间；在共享嵌入空间中，将图像表示中的区域特征与文本表示中的词特征对齐；并输入到图神经网络中进行相似度推理，生成相似度矩阵；根据所述相似度矩阵，采用二次重排序算法进行图像到文本检索和文本到图像检索，通过动态三元组损失反向传播来更新网络参数；本发明通过二次重排序算法，使得模型在检索阶段可以充分利用双向检索的信息，大幅提高文本到图像检测的性能，并且不需要在模型训练中增加额外计算。
本发明授权一种基于图神经网络的图像文本匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的图像文本匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图像数据和文本数据，分别得到图像表示和文本表示，并将图像表示和文本表示映射至共享嵌入空间； 在共享嵌入空间中，将图像表示中的区域特征与文本表示中的词特征对齐；并输入到图神经网络中进行相似度推理，生成相似度矩阵； 所述相似度推理包括：利用图神经网络分别进行全局对齐和局部对齐，计算出图像和文本的全局相似度和局部相似度，将二者融合即可得到总相似度； 所述全局相似度的计算步骤包括： 构建多模态知识图谱训练神经网络模型，并通过训练好的神经网络模型对区域特征和词特征分别进行推理，得到图谱表示； 通过图谱表示对输入图像的全局嵌入和输入文本的全局嵌入进行增强，生成多模态知识增强嵌入； 采用余弦相似度计算图像增强嵌入和文本增强嵌入的全局相似度； 根据所述相似度矩阵，采用二次重排序算法进行图像到文本检索和文本到图像检索，通过动态三元组损失反向传播来更新网络参数。
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