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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利隐私保护图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置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：CN119649121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411728999.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权隐私保护图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置是由任雪斌;李懿哲;李昕宇;杨新宇设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本隐私保护图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明隐私保护图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置，该隐私保护图像分类模型包括教师图像分类子模型和学生图像分类子模型，该图像分类方法包括：获取待分类的图像数据；通过隐私保护图像分类模型对待分类的图像进行分类识别，在隐私保护的前提下得到待分类图像的分类；隐私保护图像分类模型是通过所述的隐私保护图像分类模型的训练方法得到的。该装置包括隐私保护图像分类模型训练装置和图像分类装置。本发明通过隐私保护图像分类模型实现了对待分类的图像进行分类识别。

本发明授权隐私保护图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种隐私保护图像分类模型的训练方法，其特征在于，该隐私保护图像分类模型包括教师图像分类子模型和学生图像分类子模型，该方法包括： 获取用于对教师图像分类子模型和学生图像分类子模型进行训练的隐私图像集，隐私图像集中包括两部分：有标签图像和有标签图像对应的类别标签，以及无标签图像； 获取用于教师图像分类子模型的预训练图像分类模型； 针对预训练图像分类模型进行模型重编程优化，得到待训练的教师图像分类子模型，并将隐私图像集中有标签图像和有标签图像对应的类别标签部分均匀划分为教师模型数量N的份数；待训练教师图像分类子模型在划分的教师模型数量的隐私图像数据集上进行独立训练，得到模型数量N个训练完成的教师图像分类子模型；其中模型重编程优化对输入的教师图像分类子模型的预训练图像分类模型进行包装，冻结模型全部参数后添加额外的训练参数，得到待训练的教师图像分类子模型，包括： 冻结输入模型参数：冻结输入的教师图像分类子模型的预训练图像分类模型的全部可训练参数； 模型输入端加入可训练噪声参数：在模型输入端加入外绕输入图像一周的可训练噪声参数； 模型的输出端加入标签分类映射网络：在模型的输出端加入从教师图像分类子模型的预训练图像分类模型的类别概率到隐私图像集的类别概率的标签分类映射网络； 将隐私图像集中的无标签图像分别输入给模型数量N个训练完成的教师图像分类子模型，得到每个教师图像分类子模型对无标签图像的标签预测；聚合每个无标签图像的N个预测标签，对预测标签投票加入噪声扰动，若结果小于选择阈值则抛弃该无标签图像的预测结果，反之通过在预测标签投票加入噪声扰动，选择投票最多的标签作为该图像的标签，将得到的标签结果加入到隐私图像集第二部分； 将隐私图像集第二部分输入学生图像分类子模型进行训练，得到隐私保护图像分类模型，包括：学生图像分类子模型是由半监督学习算法图像分类模型训练算法与输入的训练数据训练得到；输入训练数据为隐私图像集第二部分，包括两部分：经由教师模型投票并扰动得到的带有标签的有标签图像数据集，以及未经教师模型投票或被教师投票抛弃的剩余无标签图像数据集；其中有标签图像数据集作为半监督图像分类模型训练算法中的有标签数据输入，而无标签图像分类数据集则作为半监督图像分类模型训练算法中的无标签数据输入。

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