【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息安全，特别是涉及一种基于多头注意力机制的多模态内容检测方法及其系统。
技术介绍
1、近年来，人工智能领域飞速发展，在图像识别、语音识别和文本分析等单一模态信息处理方面已取得显著成就，一方面，现有检测系统在处理大规模多模态数据时，但在面对大规模多模态数据时，传统检测系统往往局限于分别处理不同类型的模态数据，这种孤立的处理方式未能充分利用各模态之间的互补性和关联性，限制了系统整体性能和检测精度，另一方面是现有的多头注意力机制在处理多模态数据融合时，只将不同模态的数据进行通道堆叠后再进行处理，未能充分利用不同模态数据的深度特征，导致最终模型的识别精度受限；此外，由于大量的特征堆叠增加了输入数据的维度，导致计算复杂度高，降低了检测精度。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于多头注意力机制的多模态内容检测方法及其系统，首先使用数据采集设备从社交媒体内容、媒资内容等应用场景中收集多模态数据，并对采集到的数据执行清洗和规范化处理，确保数据质量满足深度学习模型的要求。接着，通过卷积神经网络、循环神经网络和预训练语言模型等技术分别从预处理后的多模态数据中抽取特征，并进行分类。在特征融合阶段，特采用基于多头注意力机制的特征融合模块提取不同模态数据的不同频率特征图，并将相同频率的特征图进行通道拼合。然后，采用分频特征融合策略进行多次注意力编码更新，其中高频特征图通过自身的高频特征作为查询进行更新，而中频和低频特征图则以它们的低频特征作为查询进行更新。经过多轮更新后，特
2、一种基于多头注意力机制的多模态内容检测方法及其系统，包括以下具体步骤：
3、s1：使用专门的设备收集来自多种应用场景（如媒资内容、社交媒体内容等）的多模态数据，并依据场景对数据进行初步分类。
4、s2：对采集的数据进行清洗和规范化处理，涉及填补缺失值、纠正异常值和剔除重复项，确保数据质量符合深度学习模型的要求。
5、s3：多模态特征抽取模块将利用卷积神经网络、循环神经网络和预训练语言模型等技术分别从同一场景预处理后的多模态数据中抽取特征，并进行分类。
6、s4：基于多头注意力机制的特征融合模块通过提取不同模态数据中不同频率的特征图，并将相同频率的特征图进行通道拼合。随后，该模块采用分频特征融合策略，针对高频、中频和低频特征图进行不同次数的注意力编码更新，其中高频特征图通过自身的高频特征作为查询进行更新，而中频和低频特征图则以它们的低频特征作为查询进行更新。经过多轮更新后，特征图通过前馈神经网络得到最终融合的高频、中频和低频特征图，形成完整特征集。整个过程利用多头注意力机制增强了不同位置间的关联性，提升了特征融合的质量和模型的整体识别性能。
7、s5：将完整特征集一次输入深度神经网络模型，通过动态自适应特征演化学习和特征加权融合分配策略对深度神经网络模型进行动态优化，实时调整其参数以适应不同的检测任务。
8、s6：在第二次训练优化阶段，将采用特征异构图和深度自适应融合检测网络，这种结合特征异构图与深度自适应融合检测网络的协同训练方法，将进一步提升已经过初步优化的深度神经网络模型的性能。
9、s7：设置独立的验证集和测试集对二次优化后的模型进行性能评估，确保其泛化能力和准确性。
10、s8：模型根据场景需求选择适当的检测模式，输出最终的检测结果，同时具备自适应特征重标定和迁移学习的能力，提高检测效果并减少训练成本。
11、在本专利技术的深化优化中，所述多模态数据，涵盖图像、音频和文本三种形式，全面捕捉信息的丰富维度。为了确保数据的质量和一致性，设计出一套详尽的数据预处理流程，包括数据清洗、标准化及归一化操作。在数据清洗阶段，专注于处理缺失值、异常值和重复值，通过删除或运用诸如k近邻和决策树等预测算法进行填补，同时采取修正、删除或保持原状的策略应对异常值，并直接移除重复值，维护数据集的有效性。
12、进一步地，预处理模块将采集到的多模态数据转换成适用于神经网络输入的标准化格式，为后续的深度学习处理打下坚实的基础。在特征提取阶段，针对不同的模态数据采用了专门的神经网络架构，如使用卷积神经网络进行图像特征提取，循环神经网络处理语音数据，以及借助预训练语言模型提取文本语义，实现对每种模态特性的精准捕获。
13、优选的，基于多头注意力机制的特征融合模块还包括：
14、为了加强模型对不同特征重要性的识别，引入了多头注意力机制，通通过分频处理不同模态的高频、中频和低频特征图，在此基础上，提出了一种基于特征异构图与深度自适应融合检测网络的协同训练策略，该策略通过针对不同频率的特征图构建特征异构图，特征异构图中包括有若干节点和若干条边，将不同类型的特征映射到独立的节点上，并对连接这些节点的边进行编码，利用图神经网络抽取高阶结构信息，有效提高了特征融合的精确度，充分挖掘了不同模态数据的深度特征，还通过多次迭代更新重要特征，减少了次要特征的更新次数，从而在保证模型识别精度的同时显著降低了计算复杂度，进而提升融合检测网络对数据内在关联理解和表达力。
15、在高频编码更新过程中，我们首先使用高频特征图s1的高频特征作为查询q。然后将高频特征图s1、中频特征图s2和低频特征图s3拼接起来，作为键k和值v。接下来，通过查询q生成位置偏移向量δp，并利用λ和tanh函数对其进行约束。随后，利用偏移向量δp和原始位置参考点p对拼接后的特征图x进行采样，得到偏移后的特征。根据采样后的特征重新生成键k和值v。使用多头注意力机制对查询q和更新后的键k、值v进行注意力操作，产生注意力权重。重复上述步骤n1次，每次更新都会产生新的查询、键和值，直到最终获得更新后的高频特征为s1′。
16、在低频编码更新过程中，首先构造查询q，该查询由中频特征图s2和低频特征图s3的低频特征组成。接着，将高频特征图s1、中频特征图s2和低频特征图s3进行拼接，形成键k和值v。随后，基于查询q计算出位置偏移向量δp，并运用λ和tanh函数对其进行约束处理。然后，利用约束后的偏移向量δp及原始位置参考点p对拼接后的特征图x执行采样操作，以此获得经过偏移处理的特征。根据这些采样得到的特征，再次生成更新后的键k和值v。通过多头注意力机制，查询q以及更新后的键k和值v参与注意力计算，生成相应的注意力权重。此过程重复n2次，直至获得更新后的中频特征图s本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多头注意力机制的多模态内容检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多头注意力机制的特征融合模块还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模块包括迁移学习机制和自适应特征重标定组件，以提高检测精度并减少训练成本。
4.一种基于权利要求1-3任一项所述方法的多模态内容检测系统，其特征在于，该系统包括：
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多头注意力机制的多模态内容检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多头注意力机制的特征融合模块还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，刘才果，
申请(专利权)人：空间视创重庆科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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