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龍圖騰網獲悉鄭州輕工業大學申請的專利一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115544306B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210307291.3，技術領域涉及：G06F16/901；該發明授權一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法是由庾駿;黃偉;殷君茹;李祖賀;朱亮設計研發完成，并于2022-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法，其步驟為：首先，獲取多模態訓練集，并分別提取每個模態的特征；再通過PCA分別計算每個模態的特征的低維特定模態特征；其次，通過稀疏投影學習各個模態的特征的聯合特征；并分別計算低維特定模態特征和聯合特征的正交旋轉矩陣和融合系數；然后，根據正交旋轉矩陣和融合系數計算查詢樣本的哈希碼；最后，計算查詢樣本的哈希碼與數據庫實例間的哈希碼的漢明距離，并將漢明距離小于閾值的數據作為檢索結果。本發明能夠挖掘多模態數據信息之間共享的語義信息和特定模態內結構信息，以學習判別性的哈希碼；在無因松弛而產生較大的量化誤差的情況下，有效地解決了離散優化問題。

本發明授權一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征融合哈希算法的多模態檢索方法，其特征在于，其步驟如下： 步驟一：獲取多模態訓練集，并分別提取每個模態的特征； 步驟二：通過PCA分別計算每個模態的特征的低維特定模態特征； 步驟三：通過稀疏投影學習各個模態的特征的聯合特征； 步驟四：分別計算低維特定模態特征和聯合特征的正交旋轉矩陣和融合系數； 所述聯合特征表示為： 其中，表示第m個模態的投影矩陣，V0是聯合特征矩陣，||·||F表示矩陣的Frobenius范數，||·||2,1表示向量的l2,1范數，λm是自適應參數，βm是平衡參數，γ是平滑參數；Xm表示第m個模態的特征矩陣；M表示模態的總數；c為哈希碼長度，dm是特征維數； 所述正交旋轉矩陣表示為： 其中，B∈{-1，1}c×n，αt0，Vt＝{V0,Vm|m∈{1,…,M}}，Rt是第t個視圖的正交旋轉矩陣，αt是第t個視圖的權重系數； 所述融合系數的獲得方法為：將聯合矩陣和正交旋轉矩陣重組為總體目標函數，表示為： 采用交替優化方法對總體目標函數進行優化求解，得到最優的融合系數以及投影矩陣Pm和正交旋轉矩陣Rt； 步驟五：根據正交旋轉矩陣和融合系數計算查詢樣本的哈希碼； 步驟六：計算查詢樣本的哈希碼與數據庫實例間的哈希碼的漢明距離，并將漢明距離小于閾值的數據作為檢索結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鄭州輕工業大學，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新技術產業開發區科學大道136號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。