摘要
本发明公开了一种多模态分析的图像鉴别系统及方法,包括构建多模态特征指标模型、使用基于深度学习的图像分割技术、设计基于深度学习的多模态匹配机制、开发可视化分析模块,将鉴别过程和结果以可视化形式展示,增强系统的透明性和设计人机交互模块。该多模态分析的图像鉴别系统及方法,通过结合深度学习、多模态数据匹配和可视化技术,系统能够对绘画中的题款、印章、画面特征等多种元素进行自动化分割和匹配,同时提供关联信息的可视化展示,辅助专家在鉴别过程中作出更加全面、客观的判断,此外解决了现有系统在多样化数据处理、鉴别过程的透明性和人机协作方面的不足,显著提高了鉴别工作的科学性和效率。
技术关键词
鉴别系统
图像鉴别方法
图像分割技术
多模态特征
人机交互模块
分析模块
印章
深度学习技术
深度学习模型
人机协作
数据融合机制
支持多窗口
画面
关系网络图
指标
可视化工具
可视化技术
系统为您推荐了相关专利信息
电力负荷预测
频域特征
LSTM模型
学习系统
生成对抗网络
状态诊断方法
融合特征
交互特征
多模态交互
时间序列预测模型
电机铁芯
决策系统
冲压设备
特征提取模块
参数优化模型
码垛控制系统
视觉定位模块
动态路径规划
货物位置信息
误差校正