【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种深度图文分析的语义整合分析方法及系统。
技术介绍
1、在数字化时代，漫画作为一种独特的视觉叙事形式，不仅深受全球读者的喜爱，也成为了文化传播与创意表达的重要载体。然而，随着漫画作品的日益丰富和复杂，如何高效地识别和理解漫画中的图文语义，成为了一个关键的技术挑战。传统的图文识别方法往往侧重于图像识别或文本分析的单一方面，忽略了图文之间的内在联系和相互作用，进而导致难以捕捉漫画中丰富的情感表达、角色互动以及复杂的情节线索，使得对图文内容理解的片面性和不准确性，难以充分挖掘图文信息的深层含义和价值。
技术实现思路
1、本申请提供了一种深度图文分析的语义整合分析方法及系统，解决了传统图文分析缺乏对图像和文字之间语义关联的整合，导致分析结果不够准确的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种深度图文分析的语义整合分析方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了一种深度图文分析的语义整合分析方法，所述方法包括：
4、对待进行分析的目标图文进行语义分割处理，分割提取获得主体图像、背景图像和文字图像；对所述文字图像进行识别，获得多个文字语义，并获取所述多个文字语义的多个文字语义概率；根据所述背景图像进行情境类型分析，获得背景情境类型，分析与所述多个文字语义的关联系数，对所述多个文字语义概率进行背景修正，获得多个背景语义概率；对所述主体图像进行情境类型分析，获得主体情境类型；对所述主体图像进行动作预测，获得主体动作图像序列，
5、本申请的第二个方面，提供了一种深度图文分析的语义整合分析系统，所述系统包括：
6、分割模块，所述分割模块用于对待进行分析的目标图文进行语义分割处理，分割提取获得主体图像、背景图像和文字图像；识别模块，所述识别模块用于对所述文字图像进行识别，获得多个文字语义，并获取所述多个文字语义的多个文字语义概率；第一分析模块，所述第一分析模块用于根据所述背景图像进行情境类型分析，获得背景情境类型，分析与所述多个文字语义的关联系数，对所述多个文字语义概率进行背景修正，获得多个背景语义概率；第二分析模块，所述第二分析模块用于对所述主体图像进行情境类型分析，获得主体情境类型；第三分析模块，所述第三分析模块用于对所述主体图像进行动作预测，获得主体动作图像序列，并进行主体动作情境分析，获得主体动作情境类型，结合所述主体情境类型，对所述多个文字语义概率进行主体修正，获得多个主体语义概率；融合处理模块，所述融合处理模块用于根据所述多个背景语义概率和多个主体语义概率，融合处理获得多个融合语义概率，筛选融合语义概率最大的文字语义，作为语义整合结果进行展示。
7、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8、通过对待进行分析的目标图文进行语义分割处理，分割提取获得主体图像、背景图像和文字图像。接着，对文字图像进行识别，获得多个文字语义，并获取多个文字语义的多个文字语义概率。接下来，根据背景图像进行情境类型分析，获得背景情境类型，分析与多个文字语义的关联系数，对多个文字语义概率进行背景修正，获得多个背景语义概率。进一步，对主体图像进行情境类型分析，获得主体情境类型；同时，对主体图像进行动作预测，获得主体动作图像序列，并进行主体动作情境分析，获得主体动作情境类型，结合主体情境类型，对多个文字语义概率进行主体修正，获得多个主体语义概率。最后，根据多个背景语义概率和多个主体语义概率，融合处理获得多个融合语义概率，筛选融合语义概率最大的文字语义，作为语义整合结果进行展示。解决了传统图文分析缺乏对图像和文字之间语义关联的整合，导致分析结果不够准确的技术问题，通过对文字语义进行多维度修正和融合，达到了提高图文分析准确性的技术效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对待进行分析的目标图文进行语义分割处理，分割提取获得主体图像、背景图像和文字图像，包括：
3.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对所述文字图像进行识别，获得多个文字语义，并获取所述多个文字语义的多个文字语义概率，包括：
4.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，根据所述背景图像进行情境类型分析，获得背景情境类型，分析与所述多个文字语义的关联系数，对所述多个文字语义概率进行背景修正，获得多个背景语义概率，包括：
5.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对所述主体图像进行动作预测，获得主体动作图像序列，并进行主体动作情境分析，获得主体动作情境类型，结合所述主体情境类型，对所述多个文字语义概率进行主体修正，包括：
6.根据权利要求5所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对所述主体图像进行动作预测，生
7.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，根据所述多个背景语义概率和多个主体语义概率，融合处理获得多个融合语义概率，筛选融合语义概率最大的文字语义，包括：
8.一种深度图文分析的语义整合分析系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的深度图文分析的语义整合分析方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对待进行分析的目标图文进行语义分割处理，分割提取获得主体图像、背景图像和文字图像，包括：
3.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，对所述文字图像进行识别，获得多个文字语义，并获取所述多个文字语义的多个文字语义概率，包括：
4.根据权利要求1所述的深度图文分析的语义整合分析方法，其特征在于，根据所述背景图像进行情境类型分析，获得背景情境类型，分析与所述多个文字语义的关联系数，对所述多个文字语义概率进行背景修正，获得多个背景语义概率，包括：
5.根据权利要求1所述的深度...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤浩，关磊，
申请(专利权)人：成都云览科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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