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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法和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：CN119202278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411092128.5，技术领域涉及：G06F16/41；该发明授权基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法和系统是由田星;章近桓;吴永贤;李其桦设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法和系统，方法包括：基于配对标签信息对当前配对哈希编码进行学习得到目标配对哈希编码；基于配对数据集和非配对数据集之间的模态内相似性矩阵以及非配对数据集的模态间相似性矩阵对当前非配对哈希编码进行学习得到目标非配对哈希编码；基于目标配对哈希编码和目标非配对哈希编码得到总目标哈希编码；基于总目标哈希编码和多模态数据特征向量对多模态数据集的当前多模态哈希函数进行学习得到目标多模态哈希函数；基于数据库的目标多模态哈希函数和总目标哈希编码对待检索样本进行检索，得到目标检索结果。本申请能够提高跨模态哈希检索的准确性和效率，可广泛应用于信息处理技术领域。

本发明授权基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于半配对数据的动态跨模态哈希检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取多模态数据集；所述多模态数据集包含配对数据集和非配对数据集； 对所述多模态数据集进行特征提取，得到多模态数据特征向量；所述多模态数据特征向量包含配对特征向量和非配对特征向量； 基于所述配对数据集的配对标签信息对所述配对数据集的当前配对哈希编码进行学习，得到目标配对哈希编码； 基于所述配对数据集和所述非配对数据集之间的模态内相似性矩阵以及所述非配对数据集的模态间相似性矩阵，对所述非配对数据集的当前非配对哈希编码进行学习，得到目标非配对哈希编码； 基于总目标函数对所述目标配对哈希编码和所述目标非配对哈希编码进行整合处理，得到总目标哈希编码； 基于所述总目标哈希编码和所述多模态数据特征向量对所述多模态数据集的当前多模态哈希函数进行学习，得到目标多模态哈希函数，并将所述目标多模态哈希函数和所述总目标哈希编码存储至数据库； 基于所述数据库中的所述目标多模态哈希函数和所述总目标哈希编码对待检索样本进行检索，得到目标检索结果。

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