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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文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：CN119646272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510186603.3，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文检索方法是由张晓博;盛逸凯;孙波;王富淞;杨芸菲设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文检索方法，涉及图文检索技术领域，步骤如下：1、获取图片信息和对应文本描述数据；2、分别对图片数据和文本数据进行特征提取，得到图片全局特征、局部特征和文本词特征和句子特征；3、将图片局部特征和图片全局特征进行融合，获得拥有全局信息的局部特征，实现信息增强；4、将图片特征和文本特征放入交叉注意力机制模型中进行粗细粒度特征融合，得到图文全局融合特征和图文局部融合特征，实现图文的粗细粒度对齐；5、将图文局部融合特征与图文局部特征进行相似度计算，以实现图文检索。本发明通过信息增强和特征融合，保证了粗粒度和细粒度的对齐，提高了图像和文本的对齐。

本发明授权基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息增强和多模态全局局部特征对齐的图文检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取图片信息和对应文本描述数据；步骤2、分别对图片数据和文本数据进行特征提取，得到图片全局特征、图片局部特征和文本词特征和句子特征；步骤3、将图片局部特征和图片全局特征进行融合，获得拥有全局信息的局部特征，实现信息增强；包括以下步骤：获得拥有全局信息的局部特征： ；其中，；得到包含全局信息的局部特征后，执行一个注意力机制模型计算得到信息增强的全局特征： ；其中， ； ； ；在得到信息增强的全局特征后，执行一个注意力机制模型得到信息增强的局部信息： ；其中，；式中，为全局图片特征和区域图片特征的重要性权重；为包含全局信息的局部特征；为信息增强的全局特征；为映射函数、Tanh激活函数和批归一化的组合；为拼接操作；为与的重要性权重；为区域特征的平均特征；为的权重矩阵；为和的重要性得分；为区域图片的数量；为进行信息增强的局部特征；为与的重要性权重；步骤4、将图片特征和文本特征放入交叉注意力机制模型中进行粗细粒度特征融合，得到图文全局融合特征和图文局部融合特征，实现图文的粗细粒度对齐；步骤5、将图文局部融合特征与图文局部特征进行相似度计算，以实现图文检索。

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