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龍圖騰網獲悉魯東大學申請的專利一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119917690B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510404739.7，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法是由昝潤啟;姚濤;盛國瑞;于雨鑫;岳峻;王麗麗;蘇慶堂設計研發完成，并于2025-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法，屬于食品計算中的食品跨模態檢索技術領域。本發明在提取食物圖像的全局特征時，結合SAM模型提取主要食物特征，在提取食譜的全局特征時同時保留標題、配料、指令三個的組件特征，之后設計了動態負匹配?三元組聯合損失函數：在全局層面利用食物圖像和食譜的全局特征基于蒙特卡洛采樣優化跨模態不匹配樣本間距，利用組件層特征構建標題配料指令的細粒度負匹配損失以強化語義區分，并通過分割的主要食物特征與食譜配料特征的相似性矩陣約束對齊誤差。通過以上方法有效解決了傳統方法存在文本冗余干擾和圖像背景噪聲以及組件語義混淆等問題，進一步提高了檢索召回率。

本發明授權一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種利用分割和負匹配的全局和組件細粒度食譜檢索方法，其特征在于，其包括以下步驟：步驟S1，使用Recipe1M數據集，建立食物圖像和食譜兩個模態的數據集，其中食物圖像包括食物和背景兩部分，食譜包含標題、配料、指令三個組件，將這食物圖像和食譜的數據集劃分為訓練集、驗證集、測試集；步驟S2，分別利用ViT視覺模型和級聯Transformer模型對訓練集和驗證集和測試集的食物圖像和食譜進行特征的提取，具體包括:步驟S21，提取食物圖像全局特征；步驟S22，提取經過圖像分割后的主要食物的圖像特征；步驟S23，提取食譜的文本特征；步驟S3，構造訓練集上的損失函數，具體包括:步驟S31，計算食物圖像到食譜和食譜到食物圖像的匹配概率，利用計算的出的匹配概率構造整體負匹配損失函數，拉大不匹配樣本的距離；步驟S32，對三個食譜的每一個組件計算與食物圖像的雙向匹配概率，利用計算出的匹配概率計算三個組件級的負匹配損失函數，進一步拉大不匹配樣本距離；步驟S33，利用分割模型分割出主要食物，將分割出的主要食物與食譜中的配料組件計算各自的相似性矩陣，并用三元組損失減少主要食物與食譜配料組件的匹配誤差，增強跨模態對齊魯棒性；步驟S34，構造最終動態負匹配-三元組聯合損失函數；步驟S4，進行跨模態食譜檢索，將召回率用作評定指標。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人魯東大學，其通訊地址為：264025 山東省煙臺市芝罘區紅旗中路184號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。