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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利一种基于特征融合哈希算法的多模态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：CN115544306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210307291.3，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法是由庾骏;黄伟;殷君茹;李祖贺;朱亮设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法，其步骤为：首先，获取多模态训练集，并分别提取每个模态的特征；再通过PCA分别计算每个模态的特征的低维特定模态特征；其次，通过稀疏投影学习各个模态的特征的联合特征；并分别计算低维特定模态特征和联合特征的正交旋转矩阵和融合系数；然后，根据正交旋转矩阵和融合系数计算查询样本的哈希码；最后，计算查询样本的哈希码与数据库实例间的哈希码的汉明距离，并将汉明距离小于阈值的数据作为检索结果。本发明能够挖掘多模态数据信息之间共享的语义信息和特定模态内结构信息，以学习判别性的哈希码；在无因松弛而产生较大的量化误差的情况下，有效地解决了离散优化问题。

本发明授权一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合哈希算法的多模态检索方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：获取多模态训练集，并分别提取每个模态的特征； 步骤二：通过PCA分别计算每个模态的特征的低维特定模态特征； 步骤三：通过稀疏投影学习各个模态的特征的联合特征； 步骤四：分别计算低维特定模态特征和联合特征的正交旋转矩阵和融合系数； 所述联合特征表示为： 其中，表示第m个模态的投影矩阵，V0是联合特征矩阵，||·||F表示矩阵的Frobenius范数，||·||2,1表示向量的l2,1范数，λm是自适应参数，βm是平衡参数，γ是平滑参数；Xm表示第m个模态的特征矩阵；M表示模态的总数；c为哈希码长度，dm是特征维数； 所述正交旋转矩阵表示为： 其中，B∈{-1，1}c×n，αt0，Vt＝{V0,Vm|m∈{1,…,M}}，Rt是第t个视图的正交旋转矩阵，αt是第t个视图的权重系数； 所述融合系数的获得方法为：将联合矩阵和正交旋转矩阵重组为总体目标函数，表示为： 采用交替优化方法对总体目标函数进行优化求解，得到最优的融合系数以及投影矩阵Pm和正交旋转矩阵Rt； 步骤五：根据正交旋转矩阵和融合系数计算查询样本的哈希码； 步骤六：计算查询样本的哈希码与数据库实例间的哈希码的汉明距离，并将汉明距离小于阈值的数据作为检索结果。

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