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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所;北京航天爱威电子技术有限公司申请的专利一种利用神经网络计算图像哈希值的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：CN117292189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311267758.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用神经网络计算图像哈希值的方法是由李杨;秦立德;秦蕾;蒋遂平;张丹设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用神经网络计算图像哈希值的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种利用神经网络计算图像哈希值的方法，属于图像处理领域。本发明选择一个已经训练好的图像分类神经网络，利用这个神经网络，提取指定图像的高维特征；利用多幅图像的高维特征，训练一个自编码神经网络，压缩图像特征的维数，以得到图像的低维特征；利用前述图像分类神经网络和自编码神经网络，获得图像的低维特征，将低维特征二值化，得到图像的哈希值。本发明提出的计算图像哈希值的方法，能够有效利用神经网络提取的输入图像的特征信息和语义信息，使得相似图像的哈希值相似，有助于图像数据库的快速检索，在图像检索应用中具有重要的应用价值。

本发明授权一种利用神经网络计算图像哈希值的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用神经网络计算图像哈希值的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、图像特征提取步骤：选择一个已经训练好的图像分类神经网络，利用选择的图像分类神经网络，提取指定图像的高维特征； S2、图像特征压缩步骤：利用多幅图像的高维特征，训练一个自编码神经网络，压缩图像特征的维数，以得到图像的低维特征； S3、图像哈希值计算步骤：利用前述图像分类神经网络和自编码神经网络，选择自编码神经网络维数适当的中间层的输出，适当获得图像的低维特征，将低维特征二值化，得到图像的哈希值； 其中， 图像分类神经网络包括：卷积和池化层、全连接层和类概率层，前面若干层为卷积和池化层，后几层为全连接层，最后的全连接层的输出直接进入类概率层；一幅图像输入这些已经训练好的图像分类神经网络后，最后一个全连接层的输出就是图像的高维特征； 所述步骤S3，如果图像的低维特征为F=f1,f2,…,fm，低维特征分量平均值为f=f1+f2+…+fmm，则图像的哈希值为H=h1,h2,…,hm，如果fi≥f，则hi=1，否则hi=0。

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