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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱理工大學(xué)申請的專利一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119003802B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411082605.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/432；該發(fā)明授權(quán)一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法是由謝委衡;王雁冰;李驁;楊海陸;程媛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法在說明書摘要公布了：一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法，屬于多媒體信息處理中的圖文匹配領(lǐng)域。本發(fā)明首先將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、測試集。然后，構(gòu)造針對多物數(shù)據(jù)圖文匹配問題的聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式。然后，利用交替更新算法1對聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式進(jìn)行求解，得到聯(lián)合哈希碼矩陣B。然后，構(gòu)造針對多物數(shù)據(jù)圖文匹配問題的哈希函數(shù)學(xué)習(xí)公式。然后，利用交替更新算法2對哈希函數(shù)學(xué)習(xí)公式進(jìn)行求解，得到哈希函數(shù)F1、F2。最后，利用上述步驟得到的聯(lián)合哈希碼矩陣B和哈希函數(shù)F1、F2對測試集進(jìn)行測試并計(jì)算多物場景下圖文匹配的平均準(zhǔn)確率。與其他方法相比，本發(fā)明的平均準(zhǔn)確率更高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于異構(gòu)信息交互的多物場景下的圖文匹配方法，所述方法包括步驟： 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、測試集； 構(gòu)造針對多物數(shù)據(jù)圖文匹配問題的聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式； 所述聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式為： 其中，為多物圖像數(shù)據(jù)矩陣，為多物文本數(shù)據(jù)矩陣，其中d1、d2為多物圖像、文本數(shù)據(jù)的維度，n為樣本數(shù)量，為進(jìn)行核化處理的多物圖像、文本數(shù)據(jù)矩陣，其中q為核化后數(shù)據(jù)的維度，對于多物圖像、文本數(shù)據(jù)矩陣中某一位置的列向量x，其在進(jìn)行核化處理的多物圖像、文本矩陣中對應(yīng)位置的列向量為其中 為向量的2-范數(shù)的平方，為從對應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣中不重復(fù)隨機(jī)提取的q個列向量，q也即核化后的數(shù)據(jù)維度，為核寬度，xi為對應(yīng)數(shù)據(jù)矩陣的第i列向量，gj為中的第j個列向量，||·||2為向量的2-范數(shù)，U1、U2∈Rq×r分別為多物圖像、文本數(shù)據(jù)的潛在因子矩陣，其中r為哈希碼長度，L∈Rc×n為種類標(biāo)記矩陣，當(dāng)?shù)趈個數(shù)據(jù)包含第i個物體時，Lij＝1，否則Lij＝0，其中c為物體種類的數(shù)量，為單位化后的種類標(biāo)記矩陣，即li為種類標(biāo)記矩陣的第i個列向量，Γ∈Rc×n為索引矩陣，當(dāng)Lij＝1時，Γij＝1，否則Γij＝-1，⊙為哈達(dá)瑪積符號，E1、E2∈Rc×n分別為多物圖像、文本數(shù)據(jù)的間隔元素矩陣，用于加強(qiáng)異類數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離的約束，P1、P2∈Rc×r分別為多物圖像、文本數(shù)據(jù)的信息投影矩陣，V1、V2∈Rr×n為多物圖像、文本的獨(dú)立潛在表示空間，V1 TV2用于異構(gòu)信息交互，用于指導(dǎo)異構(gòu)信息交互，Q1、Q2∈Rr×r分別為多物圖像、文本數(shù)據(jù)具有正交約束的投影矩陣，B∈{-1,1}r×n為元素是-1或1的聯(lián)合哈希碼矩陣，為矩陣的F-范數(shù)的平方，Ir為維度為r的單位矩陣，λ1、λ2、α、β1、β2、μ為權(quán)衡參數(shù)； 利用交替更新算法1對聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式進(jìn)行求解，得到聯(lián)合哈希碼矩陣B； 所述交替更新算法1總結(jié)如下： 構(gòu)造針對多物數(shù)據(jù)圖文匹配問題的哈希函數(shù)學(xué)習(xí)公式； 所述哈希函數(shù)學(xué)習(xí)公式為： 其中，為單位化后的種類標(biāo)記矩陣，F(xiàn)1、F2∈Rr×q分別為多物圖像、文本數(shù)據(jù)的哈希函數(shù)，其中r為哈希碼長度，q為聯(lián)合哈希碼矩陣學(xué)習(xí)公式中提到的核化后數(shù)據(jù)的維度，μ1、μ2為權(quán)衡參數(shù)； 利用交替更新算法2對哈希函數(shù)學(xué)習(xí)公式進(jìn)行求解，得到哈希函數(shù)F1、F2； 所述交替更新算法2總結(jié)如下： 利用上述步驟得到的聯(lián)合哈希碼矩陣B和哈希函數(shù)F1、F2對測試集進(jìn)行測試并計(jì)算多物場景下圖文匹配的平均準(zhǔn)確率。

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