本发明公开了一种基于强化学习的情绪化图像描述方法，涉及图像处理与模式识别技术领域，在大规模语料库基础上构建情绪词嵌入库；构建图像情绪识别模型；使用图像情绪分析数据集训练图像情绪识别模型；构建图像事实性描述模型；使用图像描述数据集训练图像事实性描述模型；构建情绪化图像描述初始化模块，利用情绪词嵌入库、图像情绪识别模型输出的图像情绪类别以及图像事实性描述模型输出的图像事实性描述，生成初始的情绪化图像描述；构建基于强化学习的微调模块，对初始的情绪化图像描述进行微调，生成最终的情绪化图像描述。本发明还公开了一种基于强化学习的情绪化图像描述系统，本发明可使得各类复杂场景的图像描述更加生动，富有情感。
声明：
“基于强化学习的情绪化图像描述方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1175
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
