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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法和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：CN119513371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411453486.4，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法和系统是由田星;罗琛;吴永贤;李其桦设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法和系统，方法包括：基于当前标签信息和哈达玛矩阵构建概念向量矩阵；概念向量矩阵中的概念向量用于表征相同标签的样本具有相同且不变的向量；基于当前标签信息和历史标签信息构建数据相似度矩阵；基于概念向量矩阵和数据相似度矩阵得到目标哈希码；基于目标哈希码得到目标哈希函数；根据目标哈希函数对待查询数据进行分析得到待查询数据对应的待查询哈希码；将待查询哈希码与数据库中的目标哈希码进行相似度计算，得到目标检索结果。本申请能够克服动态数据环境下概念漂移问题的缺陷，提升跨模态哈希模型对概念漂移的适应能力，提高动态跨模态哈希检索性能，可广泛应用于信息处理技术领域。

本发明授权基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于概念向量学习的动态跨模态哈希检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取当前多模态数据的当前标签信息和历史多模态数据的历史标签信息； 基于所述当前标签信息和哈达玛矩阵，构建概念向量矩阵；其中，所述概念向量矩阵中的概念向量用于表征相同标签的样本具有相同且不变的向量； 基于所述当前标签信息和所述历史标签信息，构建数据相似度矩阵；所述数据相似度矩阵包括第一成对相似度矩阵和第二成对相似度矩阵，所述第一成对相似度矩阵为所述当前多模态数据中各个样本之间的成对相似度矩阵，所述第二成对相似度矩阵为所述当前多模态数据和所述历史多模态数据中各个样本之间的成对相似度矩阵，其中，所述第一成对相似度矩阵由当前标签矩阵构成，所述第二成对相似度矩阵由所述当前标签矩阵和历史标签矩阵构成，所述当前标签矩阵为所述当前多模态数据对应的标签矩阵，所述历史标签矩阵为所述历史多模态数据对应的标签矩阵，所述历史标签矩阵和所述当前标签矩阵的维度均由当前时刻的类别数量决定，所述历史标签矩阵和所述当前标签矩阵均设置有维度拓展机制； 基于所述概念向量矩阵和所述数据相似度矩阵进行哈希码学习，得到目标哈希码，并将所述目标哈希码存储于数据库； 基于所述目标哈希码进行哈希函数学习，得到当前哈希函数，并根据所述当前哈希函数动态更新历史哈希函数以得到目标哈希函数； 根据所述目标哈希函数对待查询数据进行分析，得到所述待查询数据对应的待查询哈希码； 将所述待查询哈希码与所述数据库中的目标哈希码进行相似度计算，得到目标检索结果； 所述基于所述当前标签信息和哈达玛矩阵，构建概念向量矩阵，包括： 基于所述当前标签信息,将所述哈达玛矩阵的列向量作为原型码分配给所述当前多模态数据中的若干当前类别数据； 基于各个所述当前类别数据中当前样本数据对应的当前样本标签信息，在概念空间中生成与各个所述当前样本标签信息对应的概念向量； 基于各个所述概念向量构建所述概念向量矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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