基于鲁棒双哈希共识学习的跨模态检索方法及系统

本发明提供基于鲁棒双哈希共识学习的跨模态检索方法及系统，涉及数据处理领域，该方法包括：构建图像模态网络、文本模态网络和原型；通过图像模态网络，提取多模态样本对的图像特征；通过文本模态网络，提取多模态样本对的文本特征；通过原型，得到多模态样本对的预测软标签；基于多模态样本对的预测软标签和原始标签，确定预测置信度，对预测软标签进行标签矫正；利用多模态样本对的图像哈希码、文本哈希码和矫正后的标签更新图像模态网络、文本模态网络和原型的参数，生成跨模态哈希检索模型；通过跨模态哈希检索模型，得到跨模态检索请求对应的跨模态检索结果，具有提高跨模态检索的准确性和鲁棒性的优点。