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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于互信息的图文对齐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：CN115641395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211424803.0，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于互信息的图文对齐方法是由白琮;欧阳鹏翔;马青;陈胜勇设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互信息的图文对齐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于互信息的图文对齐方法，首先构建包括特征提取模块和特征对齐模块的图文对齐网络模型，所述特征提取模块包括图像特征提取模块和文本特征提取模块，分别用于提取图像特征和文本特征，所述特征对齐模块用于计算对齐损失，所述对齐损失包括为模态内损失和模态间损失。然后对构建的图文对齐网络模型进行训练，将待对齐的图像和文本输入训练好的图文对齐网络模型，得到图像对应文本排序或文本对应的图像排序，实现图像与文本的对齐。本发明充分利用图文数据间的互信息，对齐难以区分的图像文本对，提高图文对齐性能。

本发明授权一种基于互信息的图文对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互信息的图文对齐方法，其特征在于，所述基于互信息的图文对齐方法，包括： 构建包括特征提取模块和特征对齐模块的图文对齐网络模型，所述特征提取模块包括图像特征提取模块和文本特征提取模块，分别用于提取图像特征和文本特征，所述特征对齐模块用于计算对齐损失，所述对齐损失包括为模态内损失和模态间损失； 获取训练样本，对构建的图文对齐网络模型进行训练，得到训练好的图文对齐网络模型； 将待对齐的图像和文本输入训练好的图文对齐网络模型，得到图像对应文本排序或文本对应的图像排序，实现图像与文本的对齐； 其中，所述图像特征提取模块包括依次连接的图像裁剪模块以及四个阶层，第一阶层包括一个全连接层和两个Swin-TransformerBlock，第二阶层包括一个图像拼接模块和两个Swin-TransformerBlock，第三阶层包括一个图像拼接模块和十八个Swin-TransformerBlock，第四阶层包括一个图像拼接模块和两个Swin-TransformerBlock； 所述文本特征提取模块包括依次连接的一个全连接层和十二个Transformer编码器。

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