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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于语义概念抽取的检索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：CN115205554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210725320.8，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于语义概念抽取的检索方法是由赵万磊;洪义耕;雷蕴奇设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义概念抽取的检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义概念抽取的检索方法，其包括：获取查询特征；将查询特征与候选特征数据库中的候选特征进行相似度计算，得到相似度排序结果；将相似度排序结果作为检索结果返回。其中，候选特征由图像数据库中的图像经特征提取后得到：从图像中提取基本语义元素；进行语义概念切割得到语义概念特征；语义概念特征经过L2正则化、PCA白化以及再一轮L2正则化处理，得到候选特征。本发明所提取的语义概念特征粒度可覆盖实例级别与图像级别，使得所提取的特征能够描述全局与局部的图像语义信息，从而能够在一套框架内统一图像检索与实例检索，因此既可用于实例检索任务，也可用于图像检索任务。

本发明授权一种基于语义概念抽取的检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义概念抽取的检索方法，其特征在于：所述方法包括： 获取查询特征； 将查询特征与候选特征数据库中的候选特征进行相似度计算，得到相似度排序结果； 将相似度排序结果作为检索结果返回； 所述候选特征数据库中的候选特征由图像数据库中的图像经特征提取后得到；所述特征提取方法如下： 从图像中提取基本语义元素； 将图像输入到卷积神经网络中，得到输出的H×W×C维的特征图X； 在通道维度C上对特征图X取平均值后得到H×W维的平均激活图； 使用N×N的窗口在平均激活图上寻找得到峰值点集合； 针对平均激活图上的每个峰值点，通过贡献概率公式由后往前进行逐层的反向传播计算，一直到输入图像，得到每个峰值点与原图像尺度相同的贡献概率图M； 所述贡献概率公式如下： 其中，卷积神经网络中的一个卷积层的卷积核为F，和为该卷积核F的尺寸，为输入特征图中某一像素位置对输出特征图中某一像素位置的贡献概率；条件概率的定义为： 其中，为在空间位置上通过前向传播计算的自下而上的激活值，为正则化项，用来确保； 在贡献概率图M上以矩形框的形式估计出基本语义元素的空间位置信息； 进行语义概念切割： 对基本语义元素构建无向图，无向图中两个节点之间边的权重定义为： 其中，为与之间的余弦相似度； 在无向图中切割出连通分量，每个连通分量包含了相似的基本语义元素；计算每个连通分量内节点的平均特征来聚合基本语义元素的特征，得到语义概念特征； 语义概念特征经过L2正则化、PCA白化以及再一轮L2正则化处理，得到候选特征。

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