1.一种基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索方法，其特点在于，所述基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索方法包括：对输入的图片或对应图片描述文本检索时，采用模态内和模态间一致性保持策略，同时进行非冗余特征选择；并选择具有最小冗余度的鲁棒性和鉴别性特征生成二进制哈希码；

再基于奇异值分解进行离散哈希学习；搜索出对应的图片或对应图片描述的文本；

所述基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索方法具体包括以下步骤：步骤一：获取训练特征数据集，其中每个样本都由文本和图像对组成；

步骤二：对数据集里图像和文本分别进行特征学习；

步骤三：基于非冗余特征选择的深度哈希码学习；

步骤四：模态内加入一致性保持策略；

步骤五：模态间加入一致性保持策略；

步骤六：得到总目标函数并进行优化；

步骤二所述的对数据集里图像和文本分别进行特征学习的具体方法包括：图像特征学习：利用一个7层的神经网络，前5层是卷积神经网络CNN，分别是第一层用96个大小为11*11的卷积核，步长是4，0边距，用Relu激活函数；池化用传统的2*2大小的模板做max  pooling，最后局部归一化；第二层以第一层的输出作为输入，用256个5*5大小的卷积核，步长是1，padding是2，同样用Relu激活函数，2*2大小的max  pooling，最后局部归一化；第三层、第四层和第五层相互连接，没有中间的池层或归一化层；第三和四层，用384个3*3的卷积核，步长是1，padding是1，第五层用256个3*3的卷积核，步长是1，padding是1；最大池层跟随第五层卷积的输出，得到尺寸为6×6×256的输出特征；第6层全连接层有4096个神经元，激活函数用Relu；得到与输入图像对应的尺寸为4096×1的特征；最后连接第7层全连接层，激活函数用双曲正切TanH；

文本特征学习：采用多层感知器MLP，由三个全连接层构成一个MLP  DNN，用于将文本特征从原始特征空间映射到语义空间；利用relu作为前两个完全连通层的非线性激活函数；并以双曲正切Tanh作为最后一层的激活函数；文本的维数是d(t)；

在步骤三中，基于非冗余特征选择的深度哈希码学习包括：对于第i个实例(vi ,ti)，其中γ1,γ2,γ3是权衡参数，1表示所有元素为1的向量，||·||F表示矩阵的F‑范数，Z(v)和Z(t)分别是基于两个相似矩阵构造的两个矩阵；和是通过对相似矩阵进行奇异值分解SVD得到，其中和通过对相似矩阵进行奇异值分解( S V D ) 得到；用一组向量表示和

4.如权利要求1所述的基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索方法，其特征在于，步骤六中，得到总的目标函数得到总目标函数并进行优化后，最后目标函数为：

s.t.B∈{‑1,+1}n×k

其中B＝[b1,b2,…,bn]T∈{‑1,+1}n×k。5.一种实施权利要求1所述基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索方法的基于鲁棒监督的深度离散哈希跨模态检索控制系统。