【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字内容生成，具体为利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置。
技术介绍
1、在数字内容生成领域，随着图像识别与自然语言生成(nlg)技术的发展，通过计算机自动化生成人物事迹文本已成为提升信息传播效率的重要手段。现有技术中，图像驱动的文本生成通常基于卷积神经网络(cnn)提取图像特征，结合循环神经网络(rnn)或transformer模型生成文本。
2、传统的捐献者事迹生成，多是采用预先定义固定叙事框架，通过人工标注图像关键词(如“医院”“证书”)匹配模板并填充内容。例如，现有系统可能包含“器官捐献”“骨髓捐献”等模板，当图像中识别到“手术台”时，自动填充“手术过程”段落。人工设计的模板无法根据图像中隐含的语义特征(如场景氛围、人物情感)和应用场景(如公益宣传、家庭纪念、教育科普)进行自适应调整，导致叙事框架固定僵化，难以适应多样化的应用场景与情感表达需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，解决传...
【技术保护点】
1.利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述采集模块包括数据采集单元、预处理单元，所述数据采集单元用于通过图像采集设备采集捐献者的相关图像，所述图像采集设备包括摄像头、扫描仪，所述相关图像包括场景图像、人物图像、物品图像，所述预处理单元用于对相关图像进行预处理，得到处理数据，所述预处理包括降噪、尺寸归一化处理。
3.根据权利要求1所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述处理模块包括特征提取单元、量子态情感编码单元...
【技术特征摘要】
1.利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述采集模块包括数据采集单元、预处理单元，所述数据采集单元用于通过图像采集设备采集捐献者的相关图像，所述图像采集设备包括摄像头、扫描仪，所述相关图像包括场景图像、人物图像、物品图像，所述预处理单元用于对相关图像进行预处理，得到处理数据，所述预处理包括降噪、尺寸归一化处理。
3.根据权利要求1所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述处理模块包括特征提取单元、量子态情感编码单元、特征融合优化单元，所述特征提取单元用于采用局部线性嵌入算法进行流形学习，并通过图卷积网络估计处理数据的黎曼度量张量，得到语义特征，所述量子态情感编码单元用于采用包含8个超导量子比特的阵列，通过单量子比特门和双量子比特门进行量子门操作，并利用变分量子电路进行处理数据的量子态制备，得到情感特征，所述特征融合优化单元用于根据联合优化目标函数对语义特征与情感特征进行协同优化，并采用混合优化算法进行求解，得到融合特征。
4.根据权利要求3所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述联合优化目标函数为：其中，-∑(x,y)logp(y|x)为量子匹配的交叉熵损失，μ∑i(dg(xi,f-1(yi))-s(xi,yi))2为黎曼流形嵌入一致性约束，dg为测地线距离，s为特征相似度，μ为权重参数，为量子电路参数的平滑正则项，ν为正则化系数。
5.根据权利要求3所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置，其特征在于：所述混合优化算法采用黎曼梯度下降与量子自然梯度的自适应权重融合，通过费雪信息矩阵动态调整量子电路参数θ的更新步长，迭代求解联合优化目标函数至损失收敛。
6.根据权利要求1所述的利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣宇，白书睿，马骏乐，栗苡恒，秦谦冲，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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