[發明專利]自適應多感知相似度檢測和解析

有效

• 申請號: 201910277123.2
• 申請日: 2019-04-08
• 公開（公告）號: CN110362663B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: M·休厄科;S·辛格
• 申請（專利權）人: 國際商業機器公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36;G06F40/279;G06Q30/0601
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅;彭夢曄

1.一種用于產品標識和收斂的系統，包括：

處理單元，其可操作地耦合到存儲器；

人工智能平臺，其與所述處理單元和所述存儲器通信；

知識引擎，其與所述處理單元通信以計算跨被表示為圖像的兩個或更多個對象的視覺相似度，所述知識引擎包括：

對象管理器和上下文管理器，所述對象管理器用于：

采用對象檢測算法來標識兩個或更多個圖像對象；以及

產生每個圖像對象的張量表示，其中所述張量表示是對象圖像特征的多特征數學表示，每個對象圖像特征是所述對象內的物理分量；

所述上下文管理器用于：

評估多視覺上下文相似度，包括針對一個或多個相關對象圖像的一個或多個對應向量應用向量相似度算法，并且基于從所述向量相似度算法返回的相似度上下文來標識一個或多個相似對象；以及

響應于對產品圖像的選擇，基于選擇的所述產品圖像的所述張量表示與所述一個或多個相關對象圖像的所述張量表示的接近度來動態重新評估所述相似度上下文；

響應于所述動態重新評估來標識并選擇最終產品；

標識選擇的產品圖像中存在的一個或多個屬性；

執行跨每個接受的和拒絕的對象圖像的自適應相似度評估，所述評估用于采用指數折扣因子；以及

應用所述產品與標識的一個或多個屬性的加權組合以收斂于所述最終產品。

2.根據權利要求1所述的系統，還包括所述知識引擎用于基于返回的所述相似度上下文來對標識的所述相似對象進行排序。

3.根據權利要求2所述的系統，還包括所述知識引擎用于調節每個非選擇的相似對象在所述排序中的排序，所述調節包括對每個對象張量表示與所述相似度上下文的接近度的重新評估。

4.根據權利要求2所述的系統，其中所述圖像對象還包括多個分量，并且還包括所述對象管理器用于產生所述對象分量的每個圖像表示的所述張量表示。

5.根據權利要求3所述的系統，還包括所述上下文管理器用于提取對應于由圖像對象屬性組合表示的視覺特征的向量，并且提取針對至少一個相似地分類的圖像對象的相似向量。

6.根據權利要求1所述的系統，其中所述最終產品表示由所述上下文管理器以最小迭代的對象交互在定向結果上的收斂。

7.一種用于產品標識和收斂的的方法，所述方法包括：

計算跨被表示為圖像的兩個或更多個對象的視覺相似度的多個上下文，包括：

采用對象檢測算法來標識兩個或更多個圖像對象，每個對象是物理的；

產生每個圖像對象的張量表示，其中所述張量表示是對象圖像特征的多特征數學表示，每個對象圖像特征是所述對象內的物理分量；

評估多視覺上下文相似度，包括針對一個或多個相關對象圖像的一個或多個對應向量應用向量相似度算法，并且基于從所述向量相似度算法返回的相似度上下文來標識一個或多個相似對象；以及

響應于選擇產品圖像，基于選擇的所述產品圖像的所述張量表示與所述一個或多個相關對象圖像的所述張量表示的接近度來動態重新評估所述相似度上下文；以及

響應于所述動態重新評估來標識并選擇最終產品；

標識選擇的圖像產品中存在的一個或多個屬性；

執行跨每個接受的和拒絕的對象圖像的自適應相似度評估，所述評估用于采用指數折扣因子；以及

應用所述產品與標識的一個或多個屬性的加權組合以收斂于所述最終產品。

8.根據權利要求7所述的方法，還包括基于返回的所述相似度上下文來對標識的所述相似對象進行排序。

9.根據權利要求8所述的方法，還包括調節每個非選擇的相似對象在所述排序中的排序，所述調節包括重新評估每個對象張量表示與所述相似度上下文的接近度。

10.根據權利要求8所述的方法，其中所述圖像對象還包括多個分量，并且還包括產生所述對象分量的每個圖像表示的所述張量表示。