[發(fā)明專利]自適應(yīng)多感知相似度檢測和解析

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910277123.2
• 申請(qǐng)日: 2019-04-08
• 公開（公告）號(hào): CN110362663B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: M·休厄科;S·辛格
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國際商業(yè)機(jī)器公司
• 主分類號(hào): G06F16/332
• 分類號(hào): G06F16/332;G06F16/36;G06F40/279;G06Q30/0601
• 代理公司: 北京市金杜律師事務(wù)所 11256
• 代理人: 酆迅;彭夢(mèng)曄

實(shí)施例涉及一種計(jì)算跨圖像對(duì)象的視覺相似度的智能計(jì)算機(jī)平臺(tái)。對(duì)象檢測算法用于標(biāo)識(shí)圖像對(duì)象并產(chǎn)生所標(biāo)識(shí)的對(duì)象的張量表示。執(zhí)行對(duì)象的多視覺上下文相似度以評(píng)估并確定相關(guān)對(duì)象圖像。響應(yīng)于產(chǎn)品圖像選擇而動(dòng)態(tài)地執(zhí)行對(duì)相似度的重新評(píng)估。重新評(píng)估利用相關(guān)對(duì)象圖像的張量表示，由此執(zhí)行相似度的數(shù)學(xué)評(píng)估和對(duì)象圖像標(biāo)識(shí)。基于動(dòng)態(tài)重新評(píng)估和以最小迭代的對(duì)象交互在定向結(jié)果上的收斂來標(biāo)識(shí)并選擇最終產(chǎn)品。

背景技術(shù)

本公開的實(shí)施例涉及自然語言處理和電子圖像處理。更具體地，實(shí)施例涉及認(rèn)知計(jì)算和深度學(xué)習(xí)以將產(chǎn)品搜索和動(dòng)機(jī)整合在電子環(huán)境中。

在人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的領(lǐng)域，自然語言系統(tǒng)(諸如IBM?Watson^TM人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者其他自然語言問答系統(tǒng))基于由系統(tǒng)獲取的知識(shí)來處理自然語言。為了處理自然語言，系統(tǒng)可以利用從數(shù)據(jù)源或知識(shí)的語料庫得到的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)(其是人工智能(AI)的子集)利用算法以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并基于該數(shù)據(jù)來產(chǎn)生預(yù)見。AI是指當(dāng)機(jī)器基于信息能夠做出使給定話題中的成功的幾率最大化的決策時(shí)的智能。更具體地，AI能夠從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)以解決問題并提供相關(guān)推薦。AI是認(rèn)知計(jì)算的子集，其是指按規(guī)模學(xué)習(xí)、帶著目的進(jìn)行推理并且自然地與人類交互的系統(tǒng)。認(rèn)知計(jì)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的混合。認(rèn)知計(jì)算利用自我教導(dǎo)的算法，其使用數(shù)據(jù)挖掘、視覺識(shí)別、以及自然語言處理來解決問題并優(yōu)化人類處理。

發(fā)明內(nèi)容

實(shí)施例包括用于高效產(chǎn)品標(biāo)識(shí)和收斂的系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和方法。

在一個(gè)方面中，提供了用于與智能計(jì)算機(jī)平臺(tái)一起用于計(jì)算視覺相似度并響應(yīng)于所計(jì)算的相似度而標(biāo)識(shí)產(chǎn)品的系統(tǒng)。處理單元被提供為可操作地耦合到存儲(chǔ)器并且可操作地耦合到人工智能平臺(tái)。知識(shí)引擎的形式的工具由人工智能平臺(tái)激活并用于執(zhí)行相似度評(píng)估和產(chǎn)品標(biāo)識(shí)。知識(shí)引擎被提供有對(duì)象管理器和上下文管理器。對(duì)象管理器利用對(duì)象檢測算法來標(biāo)識(shí)兩個(gè)或更多個(gè)圖像對(duì)象，并且產(chǎn)生每個(gè)標(biāo)識(shí)的對(duì)象的張量表示。張量表示是對(duì)象圖像特征的多特征數(shù)學(xué)表示。每個(gè)對(duì)象特征是所表示的對(duì)象內(nèi)的物理分量。上下文管理器評(píng)估多視覺上下文相似度。更具體地，上下文管理器針對(duì)相關(guān)對(duì)象圖像的對(duì)應(yīng)向量應(yīng)用向量相似度算法，并且基于從算法返回的相似度上下文來標(biāo)識(shí)一個(gè)或多個(gè)相似對(duì)象。響應(yīng)于對(duì)被表示為圖像的產(chǎn)品的選擇，上下文管理器基于所選擇的產(chǎn)品圖像的張量表示與(多個(gè))相關(guān)對(duì)象圖像的張量表示的接近度來動(dòng)態(tài)重新評(píng)估相似度上下文。響應(yīng)于動(dòng)態(tài)重新評(píng)估而標(biāo)識(shí)并選擇最終產(chǎn)品。

在另一方面中，提供了用于與智能計(jì)算機(jī)平臺(tái)一起用于計(jì)算視覺相似度并響應(yīng)于所計(jì)算的相似度而標(biāo)識(shí)產(chǎn)品的計(jì)算機(jī)程序設(shè)備。設(shè)備具有包含于其中的程序代碼。程序代碼由處理單元可執(zhí)行以支持相似度評(píng)估以及產(chǎn)品選擇和標(biāo)識(shí)。程序代碼采用對(duì)象檢測算法來標(biāo)識(shí)兩個(gè)或更多個(gè)圖像對(duì)象，并且產(chǎn)生每個(gè)圖像對(duì)象的張量表示。張量表示是對(duì)象圖像特征的多特征數(shù)學(xué)表示，每個(gè)對(duì)象圖像特征是對(duì)象內(nèi)的物理分量。程序代碼評(píng)估多視覺上下文相似度，包括針對(duì)一個(gè)或多個(gè)相關(guān)對(duì)象圖像的一個(gè)或多個(gè)對(duì)應(yīng)向量應(yīng)用向量相似度算法。程序代碼基于從向量相似度算法返回的相似度上下文來標(biāo)識(shí)一個(gè)或多個(gè)相似對(duì)象。響應(yīng)于對(duì)產(chǎn)品圖像的選擇，程序代碼基于所選擇的產(chǎn)品圖像的張量表示與一個(gè)或多個(gè)相關(guān)對(duì)象圖像的張量表示的接近度來動(dòng)態(tài)重新評(píng)估相似度上下文。響應(yīng)于動(dòng)態(tài)重新評(píng)估而標(biāo)識(shí)并選擇最終產(chǎn)品。

在又一方面中，提供了用于由智能計(jì)算機(jī)平臺(tái)用于計(jì)算視覺相似度并響應(yīng)于所計(jì)算的相似度而標(biāo)識(shí)產(chǎn)品的方法。方法采用對(duì)象檢測算法來標(biāo)識(shí)兩個(gè)或更多個(gè)圖像對(duì)象，每個(gè)對(duì)象是物理的。產(chǎn)生每個(gè)圖像對(duì)象的張量表示。張量表示是對(duì)象圖像特征的多特征數(shù)學(xué)表示，并且每個(gè)對(duì)象圖像特征是對(duì)象內(nèi)的物理分量。評(píng)估多視覺上下文相似度。方法包括針對(duì)一個(gè)或多個(gè)相關(guān)對(duì)象圖像的一個(gè)或多個(gè)對(duì)應(yīng)向量應(yīng)用向量相似度算法，并且基于從向量相似度算法返回的相似度上下文來標(biāo)識(shí)一個(gè)或多個(gè)相似對(duì)象。響應(yīng)于選擇產(chǎn)品圖像，方法基于所選擇的產(chǎn)品圖像的張量表示與一個(gè)或多個(gè)相關(guān)對(duì)象圖像的張量表示的接近度來動(dòng)態(tài)重新評(píng)估相似度上下文。響應(yīng)于動(dòng)態(tài)重新評(píng)估而標(biāo)識(shí)并選擇最終產(chǎn)品。

這些和其他特征和優(yōu)點(diǎn)將從結(jié)合附圖進(jìn)行的(多個(gè))當(dāng)前優(yōu)選實(shí)施例的以下詳細(xì)描述中變得顯而易見。