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龙图腾网获悉天津市测绘院有限公司;天津大学申请的专利基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114565119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111412999.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法是由汪少初;崔凯;井佩光;王少一;王晓华;周树旺;马骏;王燕午;张恺;吕沐设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法，进行服饰单品的多模态信息的挖掘利用；利用服饰属性信息作为高级语义并融合视觉信息引导类别子空间生成，通过动态图卷积网络进行多模态特征数据之间的交互融合；加入自注意机制模块将标题文本特征引入到多模态融合中，最终将服饰单品的多模态特征表示通过时尚兼容度预测器获得服饰套装的兼容度分数。与现有技术相比，本发明通过充分利用服饰单品的视觉、文本及属性等多模态信息，构建时尚兼容度预测器实现兼容度分数的精确计算；为解决时尚兼容度预测问题提供了新的方法思路，有效地增强特征表示能力，保证多模态特征的一致性和完备性。

本发明授权基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图卷积网络的时尚兼容度预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、从包含多种模态信息的服饰单品数据中分别提取服饰单品包括上衣服饰单品和下衣服饰单品的视觉特征、标题文本特征，同时对所有单品的类别属性进行编码表示获取类别属性特征向量，实现服饰单品的多模态信息的挖掘利用；步骤2、构建包含图像视觉特征、标题文本特征及类别属性特征向量的三元组数据集，划分成训练集、验证集和测试集，将上衣服饰单品、下衣服饰单品的图像视觉特征分别嵌入到服饰类别属性特征向量中，得到融合视觉信息的类别子空间表示，并以此作为图节点输入到动态图卷积网络中，不断更新图节点特征表示与节点关联关系，获取不同类别子空间下的高级视觉语义表示；步骤3、利用自注意力机制模块从服饰单品对应的标题文本特征中生成类别子空间权重，用于强化文本语义信息；步骤4、将类别子空间权重与不同类别子空间下的高级视觉语义表示进行融合，获得上衣服饰单品、下衣服饰单品的多模态特征表示；步骤5、将经过所述步骤4得到的融合后的多模态特征表示通过时尚兼容度预测器，计算得到最终的兼容度分数，时尚兼容度预测器由一个多层感知机构成，将上衣和下衣服饰单品的多模态特征表示拼接后，输入到多层感知机中进行兼容度分数计算，兼容度分数的计算公式如下式所示： 其中，y表示服饰搭配的兼容度分数，和分别上衣服饰单品和下衣服饰单品的多模态特征表示，ReLU·表示激活函数ReLU，σ·表示Sigmoid函数，W1表示第一层全连接层的权重，b表示第一层全连接层的偏置项，W2表示第二层全连接层的权重。

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