广东工业大学孙为军获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于两阶段图哈希的跨模态检索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：CN116069896B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310158640.4，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权一种基于两阶段图哈希的跨模态检索方法是由孙为军;倪浩敏设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于两阶段图哈希的跨模态检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于两阶段图哈希的跨模态检索方法，该方法包括：对样本库进行改进的哈希码学习，得到样本库中样本的哈希码；输入需要检索的样本；使用优化的哈希函数获得需要检索的样本的哈希码；将需要检索的样本的哈希码与样本库中样本的哈希码进行比较，输出样本库中与需要检索的样本的哈希码相似度最高的样本。本发明能够去除噪声信息，更加准确有效地进行跨模态检索。
本发明授权一种基于两阶段图哈希的跨模态检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段图哈希的跨模态检索方法，其特征在于，包括： 对样本库进行改进的哈希码学习，得到样本库中样本的哈希码； 所述对样本库进行改进的哈希码学习，得到样本库中样本的哈希码包括： 使用径向基函数核将样本库原始特征转换为样本库核特征表示； 将样本库核特征使用矩阵分解，使每种模态对应一个子空间； 所述将样本库核特征使用矩阵分解，使每种模态对应一个子空间，具体为： ； 表示核化之后的图像数据，表示核化之后的文本数据，k1表示的特征维度，k2表示的特征维度，和代表映射矩阵，和代表特定的潜在语义空间，潜在空间V的维度设置为哈希码的长度r； 在子空间中提取非欧几里得特征； 从子空间中采用非对称策略来学习哈希码； 输入需要检索的样本； 使用优化的哈希函数获得需要检索的样本的哈希码； 所述使用优化的哈希函数获得需要检索的样本的哈希码包括： 用一个线性分类器作为哈希函数： ； 是第t模态的映射矩阵，设置平衡参数； 将所述哈希函数修改为: ； 优化上式，求取其导数： ； 最优解：； 将需要检索的样本经过哈希函数，得到需要检索样本的哈希码； 将需要检索的样本的哈希码与样本库中样本的哈希码进行比较，输出样本库中与需要检索的样本的哈希码相似度最高的样本。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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