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龙图腾网恭喜山东建筑大学申请的专利基于标记增强的社交多媒体数据的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：CN115100433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210737343.0，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于标记增强的社交多媒体数据的跨模态检索方法及系统是由王永欣;董峰;马玉玲设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标记增强的社交多媒体数据的跨模态检索方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于标记增强的社交多媒体数据的跨模态检索方法及系统，包括：获取待检索的数据样本；基于特征提取方法对所述数据样本进行特征提取；基于提取的待检索的数据样本的特征，利用预先训练得到的相应模态的哈希函数进行编码，获得数据样本的哈希码表示；计算所述数据样本的哈希码表示与待检索数据库中样本哈希码的相似度值；基于所述相似度值获得相应的检索结果；其中，所述哈希函数的训练基于标记增强的方式训练得到，该方案可以更好地表征样本间的相似性，生成更具有区分力的哈希码，跨模态的检索能力有很大提高。

本发明授权基于标记增强的社交多媒体数据的跨模态检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标记增强的社交多媒体数据的跨模态检索方法，其特征在于，包括： 获取待检索的数据样本； 基于特征提取方法对所述数据样本进行特征提取； 基于提取的待检索的数据样本的特征，利用预先训练得到的相应模态的哈希函数进行编码，获得数据样本的哈希码表示； 计算所述数据样本的哈希码表示与待检索数据库中样本哈希码的相似度值；基于所述相似度值获得相应的检索结果； 其中，对于不同模态下所述哈希函数的训练，具体为：基于待检索数据库中的样本数据类别，获得相应的类别词，并通过词向量模型将所述类别词转化为类别属性；基于所述类别属性以及预先构建的目标函数，求解得到标记增强的标记分布，具体采用如下目标函数： 其中，是投影矩阵，I是单位矩阵，为旋转矩阵，A为类别属性，L为逻辑标记，D为标记分布，α是平衡参数，θ是正则化项的惩罚系数，c是训练样本的类别数，k是类别属性的维度；逻辑标记L是取值为0，1的标签矩阵，1表示样本属于该类，0则相反；参数D是标记分布，它和L同型； 基于所述标记分布构造细粒度的相似性矩阵，并基于所述相似性矩阵构建内积适应目标函数，通过求解所述内积适应目标函数，获得训练样本的哈希码；基于所述训练样本的哈希码作为监督信息，训练得到不同模态下的哈希函数。

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