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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法、系統及設備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：CN120371996B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510864919.3，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法、系統及設備是由楊展;胡仕健;李逸楠;龍軍設計研發完成，并于2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法、系統及設備，該方法通過構建偽標簽矩陣；通過交替迭代優化偽標簽矩陣分解的偽標簽隱含特征矩陣和樣本隱含特征矩陣，得到目標樣本隱含特征矩陣；初始化共識表征矩陣，根據目標樣本隱含特征矩陣、共識表征矩陣和每種模態特征矩陣，確定每種模態特征矩陣和目標樣本隱含特征矩陣各自的投影矩陣；將共識表征矩陣二值化為哈希碼矩陣，并根據目標樣本隱含特征矩陣、每種模態特征矩陣、共識表征矩陣、投影矩陣、哈希碼矩陣以及偽標簽矩陣，構建目標損失函數；根據目標損失函數，確定目標哈希碼矩陣和目標投影矩陣，以對目標模態數據進行跨模態哈希檢索。本申請能夠提高跨模態檢索的準確度。

本發明授權基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于隱含特征的無監督跨模態哈希檢索方法，其特征在于，所述方法包括： 從不同模態的原始數據中提取模態特征，構建多模態特征矩陣，所述不同模態的原始數據包括文本數據、圖像數據、視頻數據以及音頻數據； 對所述多模態特征矩陣中的每兩種模態特征矩陣進行兩兩典型相關分析，得到多種不同模態的典型變量矩陣，并根據所述多種不同模態的典型變量矩陣，構建共同潛在表征矩陣； 對所述共同潛在表征矩陣中的特征進行聚類，得到多個聚類中心，并計算所述聚類中心與所述共同潛在表征矩陣中每個樣本的距離，以構建距離矩陣，其中，所述樣本為所述共同潛在表征矩陣中的一列； 根據所述距離矩陣，計算每個樣本的偽標簽值，并根據每個樣本的偽標簽值，構建偽標簽矩陣； 將所述偽標簽矩陣分解為偽標簽隱含特征矩陣和樣本隱含特征矩陣的乘積，通過交替迭代優化所述偽標簽隱含特征矩陣和所述樣本隱含特征矩陣，得到目標樣本隱含特征矩陣； 根據所述多模態特征矩陣中的每種模態特征矩陣，初始化共識表征矩陣，并根據所述目標樣本隱含特征矩陣、所述共識表征矩陣和所述每種模態特征矩陣，確定每種模態特征矩陣和所述目標樣本隱含特征矩陣各自的投影矩陣； 將所述共識表征矩陣二值化為哈希碼矩陣，并根據所述目標樣本隱含特征矩陣、所述每種模態特征矩陣、所述共識表征矩陣、所述投影矩陣、所述哈希碼矩陣以及所述偽標簽矩陣，構建目標損失函數； 根據所述目標損失函數，確定目標哈希碼矩陣和目標投影矩陣，并根據所述目標哈希碼矩陣和所述目標投影矩陣，對目標模態數據進行跨模態哈希檢索。

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中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路932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”。