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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN115310525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210895024.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质是由张利强;刘亦书;黄涌波;韩政卓设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取图像数据集；搭建三胞胎网络，所述三胞胎网络有三个输入，分别用于输入锚点样本、正样本和负样本；从图像数据集中构建锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集，作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络，实现群体度量学习，所述多类N对中心损失函数是根据多类N对损失函数改进的损失函数；利用训练好的三胞胎网络对待测图像进行分类。本发明采用的多类N对中心损失函数可以通过联合群体样本，弥补了现有方法的扩展问题和采样问题，较之现有损失函数，能够充分利用所有的数据以及提高模型训练时的稳定性。

本发明授权群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种群体度量学习分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像数据集； 搭建三胞胎网络，所述三胞胎网络有三个输入，分别用于输入锚点样本、正样本和负样本； 从图像数据集中构建锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集，作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络，实现群体度量学习，所述多类N对中心损失函数是根据多类N对损失函数改进的损失函数； 利用训练好的三胞胎网络对待测图像进行分类； 所述从图像数据集中构建锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集，作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络，具体包括： 假设在一个min-batch中，有N个类共计M个样本，预先求N个类的各个中心C＝C1,C2,…,CN，每个类的所有样本为x＝x1,x2,…,xM； 针对第一个样本x1，将x1设为锚点样本，则本类中心C1作为正样本，其他几类中心C′＝C2,C3,…,CN作为负样本； 将锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络； 所述多类N对中心损失函数具体定义为： 其中，f表示样本到特征的映射fθ·，和分别表示负样本对和正样本对的余弦相似度。

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