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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种用于数据处理的跨模态检索方法及系统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：CN114048295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111128176.1，技术领域涉及：G06F16/332；该发明授权一种用于数据处理的跨模态检索方法及系统是由冯爱民;王鸿飞;刘学军设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数据处理的跨模态检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种用于数据处理的跨模态检索方法，涉及图文数据处理领域，能够在具有较强的跨模态相似性的同时，还减少信息损失。本发明包括：将待处理的样本数据，输入模态特定的预处理模块并进行特征提取，并得到特征向量信息。将所得到的特征向量信息，通过模态特定的子网络映射到公共子空间。将所述公共子空间中的公共表示，通过第一网络映射语义子空间。将所述公共子空间中的公共表示，通过第二网络构建模态判别器，利用所构建的模态判别器区分每个公共表示的原始模态。本发明适用于图文领域之间的相互检索。

本发明授权一种用于数据处理的跨模态检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于数据处理的跨模态检索方法，其特征在于，包括：S1、将待处理的样本数据，输入模态特定的预处理模块并进行特征提取，并得到特征向量信息，其中，所述待处理的样本数据包括由图像数据和文本数据组成的样本对，所得到的特征向量信息包括：图像特征向量和文本特征向量；S2、将所得到的特征向量信息，通过模态特定的子网络映射到公共子空间，其中，基于所述公共子空间对应得到跨模态信息聚合约束；S3、将所述公共子空间中的公共表示，通过第一网络映射语义子空间，其中，语义子空间中的向量表示和样本标签之间建立潜在关联，并且所述潜在关联对应语义约束；S4、将所述公共子空间中的公共表示，通过第二网络构建模态判别器，利用所构建的模态判别器区分每个公共表示的原始模态；在步骤S2中包括：将所得到的图像特征向量和文本特征向量，经过各自的模态特定的子网络，非线性的映射到所述公共子空间，其中，图像子网络和文本子网络分别由三层全连接神经网络构成，在映射过程中所利用的检索损失模型，由三个子项组成；还包括：以三元组中心损失构建第一个子项，其中，三元组为其中tq是一个文本查询项，为正类中心且与文本查询项tq标签类别相同，为负类中心且与文本查询项tq标签类别不相同；三元组中心损失为：其中，N1表示三元组的总数量，m1表示一个可调节的阈值，i1、i2和i3分别表示不同的类中心；四元组中心损失构建第二个子项，其中，四元组为是与不同的负类中心，四元组中心损失为：其中，N2表示四元组的总数量，m2是另一个可调节的阈值；利用三元组中心损失和四元组中心损失，建立全局层面上的约束：其中，σI和σT分别是图像子网络和文本子网络的权值参数；还包括：构建第三个子项：其中，E是一个指示器矩阵，ij表示第j个图像样本和tk分别表示第k个文本样本，j、k分别表示正整数，Ejk用于表示ij和tk的类别是否相同，若相同则Ejk＝1，否则Ejk＝0；根据所述全局层面上的约束好所述第三个子项，构建完整的检索损失：其中，γ是超参数。

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