基于人工智能图像识别的数字媒体内容元素精准筛选方法

本发明公开了基于人工智能图像识别的数字媒体内容元素精准筛选方法，涉及数字媒体技术领域，包括：搭建分布式捕获网络形成动态内容池并建立元数据索引库；调用多模态图像感知引擎生成含显性与隐性元素的双层特征图谱；构建基于联邦学习的分布式识别模型集群；将用户需求转化为筛选参数集并生成决策树；通过双路径匹配机制筛选并二次校验输出结果；基于用户行为构建强化学习奖励函数，驱动模型与决策树协同进化。本发明实现多源异构内容全维度解析，提升识别全面性与深度，解决知识壁垒和隐私风险，提高筛选精准度与灵活性，赋予系统持续优化能力，适用于高效精准的数字媒体内容筛选场景。