青岛科技大学李芮获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于相似度不确定性优化的图像分类方法及系统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：CN119625401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411694554.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于相似度不确定性优化的图像分类方法及系统是由李芮;周志浩;宁淑婷;李辉;李雪莹;杜军威设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于相似度不确定性优化的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相似度不确定性优化的图像分类方法及系统，属于计算机视觉技术领域。包括：获取待处理图像；通过训练好的图像分类模型对所述待处理图像进行处理，以获取图像分类结果；训练所述图像分类模型时，量化含有噪声的训练集中困难样本和动态类原型之间的相似度不确定性，并与分类损失以及通过训练集中干净样本计算的散度评估损失结合对构建的网络进行反向传播优化。能够从不确定性较高的样本中学习更多具有判别性的信息，提高模型的鲁棒性，解决了现有模型训练时的噪声数据影响模型预测稳定性的问题。
本发明授权基于相似度不确定性优化的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于相似度不确定性优化的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像； 通过训练好的图像分类模型对所述待处理图像进行处理，以获取图像分类结果； 其中，训练所述图像分类模型时，量化含有噪声的训练集中困难样本和动态类原型之间的相似度不确定性，并与分类损失以及通过训练集中干净样本计算的散度评估损失结合对构建的网络进行反向传播优化； 所述量化含有噪声的训练集中困难样本和动态类原型之间的相似度不确定性具体包括： 基于所述困难样本和所述动态类原型，通过余弦相似度计算和图卷积神经网络结合构建相似度不确定性分布； 利用蒙特卡洛算法从相似度不确定性分布中采样并进行相似度不确定性损失计算； 所述动态类原型为使用干净样本构建； 通过训练集中干净样本计算训练所述图像分类模型时的散度评估损失具体为：通过MLP网络对所述干净样本进行处理，获取每个所述干净样本对应的干净分数，并利用双网络预测分歧为监督计算散度评估损失。
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