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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于对抗训练的哈希检索方法及相关装置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：CN116992090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310789952.5，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于对抗训练的哈希检索方法及相关装置是由张正;原旭设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗训练的哈希检索方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于对抗训练的哈希检索方法及相关装置，方法包括基于训练样本的所有正样本和所有负样本来生成中枢码，以中枢码为监督信息采用极小极大策略对深度哈希模型进行对抗训练，然后基于经过对抗训练的深度哈希模型对待查询样本进行哈希检索，以得到待查询样本对应的预设数量的数据样本。本申请采用具有全局语义代表的中枢码作为监督信息，通过中枢码所携带的与所有正样本的相似性和负样本的不相似性，可以有效地指导深度哈希模型的对抗学习；同时，采用极小极大策略对深度哈希模型进行训练，可以进一步增强深度哈希模型的对抗鲁棒性，从而可以提高基于深度哈希模型进行哈希检索的安全性。

本发明授权一种基于对抗训练的哈希检索方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗训练的哈希检索方法，其特征在于，应用电子设备，所述方法包括： 通过经过训练的深度哈希模型确定待查询样本的查询哈希码，并计算所述查询哈希码与检索数据集中的各数据样本的样本哈希码的相似度； 基于计算得到的所有相似度，在所述检索数据集中选取所述待查询样本对应的预设数量的数据样本； 其中，所述深度哈希模型的训练过程具体包括： 对于预设训练样本集的每个训练样本，获取所述训练样本对应的各正样本的第一哈希码和所述训练样本对应的各负样本的第二哈希码，其中，正样本和负样本均包含于所述预设训练样本集中，正样本与训练样本至少共享一个类别，负样本与训练样本不共享类别； 基于所述训练样本对应的所有第一哈希码和所有第二哈希码确定所述训练样本的中枢码； 基于所述训练样本及其中枢码，采用极小极大策略对所述深度哈希模型对应的初始哈希模型进行对抗训练，以得到经过训练的深度哈希模型； 所述基于所述训练样本对应的所有第一哈希码和所有第二哈希码确定所述训练样本的中枢码具体包括： 将所述训练样本对应的所有第一哈希码进行加权得到第一和值，将所述训练样本对应的所有第二哈希码进行加权得到第二和值； 计算所述第一和值和所述第二和值的差值，并基于所述差值和符号函数确定所述训练样本的中枢码； 所述基于所述训练样本及其中枢码，采用极小极大策略对所述深度哈希模型对应的初始哈希模型进行对抗训练，以得到经过训练的深度哈希模型具体包括： 固定所述深度哈希模型对应的初始哈希模型的模型参数，并将所述训练样本输入所述初始哈希模型，以预设攻击策略最大化所述初始哈希模型的损失函数来生成对抗样本； 将所述对抗样本输入所述初始哈希模型，以最小化所述损失函数为目标来优化所述初始哈希模型的模型参数，以得到经过训练的深度哈希模型。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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