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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于特征融合和分解的组合查询图像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：CN116955688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310814257.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于特征融合和分解的组合查询图像检索方法是由杨阳;徐亚辉;位纪伟设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合和分解的组合查询图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合和分解的组合查询图像检索方法，在特征融合模块之前设计了一个特征对齐模块，用于训练过程中，使得特征提取器提取多模态异构的图像特征和文本特征进行对齐，增加多模态特征的语义性，消除多模态特征间的差异，利于组合查询图像检索时特征分解匹配、特征融合匹配中的特征交互，更加方便地进行多模态特征融合。此外，为了解决组合多样性挑战，本发明提出了一个特征分解模块，利用该特征分解模块，将目标图像分解到参考图像和文本描述特征空间。目标图像经过特征分解之后，分别计算目标图像同参考图像和文本描述这两个输入的相似性。同时，本发明将特征融合模块保留下来，作为一个补充。特征融合和特征分解两个模块，相辅相成，相互补充，因此，本发明可以准确检索出对应图像样本，检索结果更加精确。

本发明授权一种基于特征融合和分解的组合查询图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合和分解的组合查询图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、特征对齐 构建一特征对齐模块，用于对异构的图像特征和文本特征进行对齐，具体为： 1.1、使用图像特征提取器分别提取参考图像Ir、目标图像It的图像特征，使用文本特征提取器提取文本描述M的文本特征： r＝fimgIr m＝ftextM t＝fimgIt 其中，fimg表示图像特征提取器图像特征提取操作，r、t分别表示提取的参考图像Ir的图像特征以及目标图像It的图像特征，ftext表示文本特征提取器提取文本特征提取操作，m表示提取的文本描述M的文本特征，参考图像Ir的图像特征r、文本描述M的文本特征m以及目标图像It的图像特征t为相同维度的特征向量； 1.2、使用逐位相加操作得到多模态输入组合特征u，并计算与目标图像的相似性Sfar,m,t： u＝additionr,m Sfar,m,t＝fuu·ftt 其中，addition表示逐位相加操作，fu、ft分别表示一映射操作； 1.3、在训练数据集中，获取一批量样本，按照步骤1.1获得对应的特征并表述为然后按照步骤1.2获得相似性，这样得到特征对齐模块的损失函数 其中，τ为超参数，i，j均为批量样本中一组参考图像、文本描述以及对应的目标图像的序号，B为给定批量样本的组数； 2、特征分解匹配 构建一特征分解匹配模块，用于将目标图像的图像特征分解到参考图像的图像特征和文本描述的文本特征的特征空间，具体为： 2.1、使用参考图像的图像特征r和文本描述的文本特征m作为输入，得到特征维度对应的权重得分Ar和Am： Hr＝MLPr,Hm＝MLPm Ar＝SoftmaxHr,Am＝SoftmaxHm 其中，MLP表示多层次感知操作，Softmax为归一化指数函数； 2.2、基于权重得分Ar和Am，从目标图像当中选择与参考图像和文本描述相关的特征，并分别计算与这两者的相似性，并相加得到相似性Sdecomr,m,t： Er＝frr Em＝fmm 其中，ft r、fr、fm分别表示一映射操作； 2.3、将步骤1.1获得的特征表述按照步骤2.1、2.2计算相似性，获得特征分解匹配模块的对比损失 3、特征融合匹配 构建一特征融合匹配模块，用于目标图像的图像特征与参考图像的图像特征和文本描述的文本特征的融合和匹配，得到组合查询图像检索结果。

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