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　　专利摘要：本发明公开了一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置，检索方法包括：获取多模态原始样本，对多模态原始样本经过特征变换前后得到的残差值进行最小化处理，得到最小化残差值；根据协同矩阵分解方法学习多模态原始样本之间的潜在关联，并根据潜在关联计算得到多模态原始样本的模态间的语义一致性；采用邻域图的流形学习，计算得到多模态原始样本的模态内的语义一致性；将最小化残差值、模态间的语义一致性和模态内的语义一致性，结合避免过度拟合的正则化计算得到目标函数。本发明实施例通过综合考虑多模态的全局特征和模态间的局部特征，计算得到用于跨模态检索的目标函数，以实现提高跨模态检索的全面性和准确性。