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龍圖騰網獲悉中國科學院計算技術研究所申請的專利一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113936167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111088083.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法和系統是由張蕊;汪瑜;張曦珊;劉少禮設計研發完成，并于2021-09-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法和系統，包括：通過特征提取網絡可分別提取源域圖片數據和目標域圖片數據的特征，得到源域特征和目標域特征；基于源域特征和目標域特征到聚類中心的距離顯式表達域內類別條件分布概率；最小化源域數據標簽與域內類別條件分布概率的相對熵距離，更新特征提取網絡與類別聚類中心；最小化目標域數據的標簽分配與域內類別條件分布概率的相對熵距離，再次更新特征提取網絡與聚類中心；將待分類圖片輸入經過再次更新的特征提取網絡，得到待分類圖片的圖片特征，計算圖片特征與經過再次更新的類別聚類中心中所有類別中心的概率，取概率最大的類別作為待分類圖片的圖片分類結果。

本發明授權一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于聯合聚類域自適應的圖片分類方法，其特征在于，包括： 步驟1、通過特征提取網絡分別提取源域圖片數據和目標域圖片數據的特征，得到源域特征和目標域特征； 步驟2、獲取類別聚類中心，基于該源域特征和該目標域特征到該聚類中心的距離顯式表達域內類別條件分布概率； 步驟3、通過最小化源域數據標簽與域內類別條件分布概率的相對熵距離，更新該特征提取網絡與類別聚類中心； 步驟4、通過最小化目標域數據的標簽分配與域內類別條件分布概率的相對熵距離，再次更新特征提取網絡與聚類中心； 步驟5、將待分類圖片輸入經過再次更新的特征提取網絡，得到待分類圖片的圖片特征，計算該圖片特征與經過再次更新的類別聚類中心中所有類別中心的距離，表示該待分類圖片屬于各類別的概率，取概率最大的類別作為該待分類圖片的圖片分類結果； 該步驟1包括利用該特征提取網絡提取源域和目標域圖片數據的特征： 其中為輸入圖片數據，表示參數為θR的神經網絡，表示輸出特征； 其特征在于，該步驟2包括： 其中qj表示凸顯類別j的聚類中心，為神經網絡梯度的參數表示特征的類別聚類中心，pyj|xi,q表示圖片樣本xi屬于圖像類別j的域內類別條件分布概率； 該步驟3中最小化源域數據標簽與域內類別條件分布概率的相對熵距離具體為： 其中N表示源域內樣本數量，表示源域中樣本xi的類別標簽，表示源域樣本xi經過神經網絡提取到的特征； 步驟4中最小化目標域數據的標簽分配與域內類別條件分布概率的相對熵距離具體為； 其中N表示目標域內樣本數量，表示源域樣本xi的類別標簽分配，表示源域樣本xi經過神經網絡提取到的特征，γi表示源域樣本xi經過聚類算法獲得的標簽分配。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院計算技術研究所，其通訊地址為：100080 北京市海淀區中關村科學院南路6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。