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龙图腾网获悉椰尔(浙江)数字科技有限公司申请的专利基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法、系统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：CN120655937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511165151.7，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法、系统及存储介质是由曹飞东;王永亮设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：分析获取至少两个指定特征间的关联关系并存储为标志特征；获取预训练模型并在其后新增全连接层以形成中间模型；冻结预训练模型的各层参数，对所述中间模型进行训练并分析输出准确率：若输出准确率超过设定阈值，则以中间模型作为目标模型；若不超过设定阈值，则通过数据分析确认预训练模型中是否具有标志特征：若存在，则基于数据分析确认标志特征所在通道，强化通道权重；若不存在，则解冻预训练模型设定层参数；对修正后的中间模型进行训练直至得到目标模型，上述策略让生成的目标模型能够在跨肤色光谱校准结果上具备更好的性能表现。

本发明授权基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的跨肤色光谱校准方法，其特征在于，包括： 基于特定肤色皮肤图像及其对应的高光谱图像数据，分析获取至少两个指定特征之间的关联关系并存储为标志特征； 获取基于源数据训练生成的预训练模型，在其后新增具备设定目标任务输出的全连接层形成中间模型； 冻结预训练模型的各层参数，对所述中间模型进行训练并分析输出准确率： 若输出准确率超过设定阈值，则以所述中间模型作为目标模型； 若输出准确率不超过设定阈值，则通过数据分析确认预训练模型中是否具有所述标志特征： 若存在，则基于上述数据分析确认标志特征所在通道，强化上述通道权重； 若不存在，则解冻预训练模型最后一层参数； 对上述修正后的中间模型进行训练并验证输出结果的准确率，若输出准确率不超过设定阈值，则逐层解冻预训练模型直至得到目标模型； 若输出准确率超过设定阈值，则将当前中间模型作为目标模型； 其中，分析获取至少两个指定特征之间的关联关系并存储为标志特征，包括： 获取具备特定肤色皮肤的高光谱图像，确定任务目标所在位置的高光谱图像数据及与任务目标相关联的关联目标区域的高光谱图像数据； 将上述高光谱图像数据在设定二维坐标系中进行归一化处理，转变为携带有相对位置关系特征的特征数组； 通过聚类算法分析获取任务目标与关联目标区域之间的关联关系，形成所述标志特征； 所述任务目标区域包括光谱反射率受皮肤肤色差异影响的皮肤区域； 所述关联目标区域定义为分布位置与任务目标区域存在特定关联关系的皮肤区域。

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