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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于假阴性样本软距离约束的图文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：CN120104825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510569986.2，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于假阴性样本软距离约束的图文跨模态检索方法及系统是由聂婕;郑程予;高艳丽;吴宇震;代伟军;郭乙运设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于假阴性样本软距离约束的图文跨模态检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于跨模态图文检索技术领域，公开了基于假阴性样本软距离约束的图文跨模态检索方法及系统，所述方法包括特征提取的步骤；混合分布假阴性样本挖掘的步骤：设计用于模型拟合的样本池，样本池中包含比例相同的同语义和不同语义跨模态特征的亲和矩阵，采用最大期望算法拟合亲和矩阵的高斯混合分布；计算当前输入图像特征和文本特征亲和矩阵，并利用最大后验方法确定负样本所属亚群体分布；通过比较累积概率与显著性水平，将阴性样本分类为“假阴性样本”、“真阴性样本”和“模糊样本”；计算软距离约束三元组损失。通过本发明缩小跨模态语义鸿沟，去掉单模态数据中的噪声，高效的挖掘出数据集中的“假阴性”样本，提高跨模态检索的准确性。

本发明授权基于假阴性样本软距离约束的图文跨模态检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于假阴性样本软距离约束的图文跨模态检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 特征提取的步骤：对于图像数据I和文本数据T，通过编-解码器提取图像特征X和文本特征F； 混合分布假阴性样本挖掘的步骤：设计用于模型拟合的样本池，样本池中包含比例相同的同语义和不同语义跨模态特征的亲和矩阵，采用最大期望算法拟合亲和矩阵的高斯混合分布；在拟合的高斯混合分布基础上，计算当前输入图像特征和文本特征亲和矩阵，并利用最大后验方法确定负样本所属亚群体分布；然后计算累积概率，通过比较累积概率与显著性水平，将阴性样本分类为“假阴性样本”、“真阴性样本”和“模糊样本”，并存储于对应的集合中； 损失计算的步骤：在三元组损失的基础上，计算软距离约束三元组损失，保持真阴性样本的计算，删除假阴性样本的计算，并修改模糊样本的计算； 其中软距离约束三元组损失对“模糊样本”的处理为： 其中，SX，F代表图像和文本阳性样本对的相似度，SX，F″代表图像和对应“模糊”文本的相似度，SX″，F代表文本和对应“模糊”图像的相似度，X″和F″分别表示代表“模糊”图像样本和“模糊”文本样本；[x]+≡maxx，0，α表示间隔参数，作用是拉大图像和正文本对与图像和负文本对之间的差距；wF为图像对应的“模糊”样本的权重，wX为文本对应的“模糊”样本的权重；为图像模态的模糊样本集合，为文本模态的模糊样本集合。

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