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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于共识嵌入空间和相似度的视觉和文本跨模态匹配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：CN115935194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211385488.5，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于共识嵌入空间和相似度的视觉和文本跨模态匹配方法是由梁雪峰;林坚;王晨阳;玄慧君;刘真佑;杨小慧设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于共识嵌入空间和相似度的视觉和文本跨模态匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉和文本跨模态匹配方法，包括：根据输入检索平台的对象确定候选对象；通过该检索平台的模型确定该对象与候选对象的相似度，根据相似度筛选该对象的匹配对象；该模型用于得到文本中常用单词的共识目标词特征；根据图像中实例区域的局部视觉特征、文本中单词的词特征和共识目标词特征，分别得到实例区域的共识局部视觉特征和单词的共识词特征；根据图像的共识局部视觉特征得到该图像的共识全局视觉特征，根据文本的共识词特征得到该文本的共识全局文本特征；确定共识词特征与共识局部视觉特征的局部相似性，以及共识全局视觉特征与共识全局文本特征的全局相似性，根据局部相似性和全局相似性，得到图像与描述文本的相似度。

本发明授权基于共识嵌入空间和相似度的视觉和文本跨模态匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共识嵌入空间和相似度的视觉和文本跨模态匹配方法，其特征在于，包括：获取输入检索平台的输入对象；确定所述输入对象的候选对象；当所述输入对象为文本时，所述候选对象为所述检索平台的多张预设图像；当所述输入对象为图像时，所述候选对象为每张预设图像对应的描述文本；通过部署于所述检索平台的预训练匹配模型，确定所述输入对象与每个候选对象之间的相似度，根据所述相似度筛选所述输入对象的匹配对象；其中，所述预训练匹配模型是采用样本图像和样本描述文本，对初始匹配模型迭代训练得到的；所述预训练匹配模型用于根据描述文本中出现频率满足频率阈值的预设单词的词特征、预设单词的出现频率、不同预设单词之间的共现次数，得到预设单词的共识目标词特征；根据图像中实例区域的局部视觉特征和所述共识目标词特征，通过注意力机制得到实例区域的共识局部视觉特征，以及根据描述文本中每个单词的词特征和所述共识目标词特征，通过注意力机制得到每个单词的共识词特征；通过自注意力机制，根据每个图像的共识局部视觉特征，得到每个图像的共识全局视觉特征，根据每个描述文本的共识词特征，得到每个描述文本的共识全局文本特征；根据所述共识词特征与所述共识局部视觉特征，得到局部相似性，根据所述共识全局视觉特征与所述共识全局文本特征，得到全局相似性，根据所述局部相似性和所述全局相似性，通过自注意力机制得到全局输出；根据所述全局输出，得到图像与描述文本之间的相似度。

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