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龙图腾网获悉湖北本地人科技有限公司申请的专利一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法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：CN119559428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411597114.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法是由龙江;文杰;程正挺设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法，包括：获取若干不完整多视图不完整多标签数据；构建不完整多视图不完整多标签学习模型，将所述不完整多视图不完整多标签数据输入所述不完整多视图不完整多标签学习模型进行训练，获得训练好的不完整多视图不完整多标签学习模型；获取待测完整或不完整多视图数据，将所述待测完整或不完整多视图数据输入所述训练好的不完整多视图不完整多标签学习模型，完成多视图数据的多标签分类。本发明根据每个输入样本的部分或完整的多视图特征，准确地预测每个输入样本的完整标签。

本发明授权一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视图信息质量估计的不完整多视图不完整多标签学习与分类方法，其特征在于，包括： 获取若干不完整多视图不完整多标签数据，所述不完整多视图不完整多标签数据为视频数据； 构建不完整多视图不完整多标签学习模型，将所述不完整多视图不完整多标签数据输入所述不完整多视图不完整多标签学习模型进行训练，获得训练好的不完整多视图不完整多标签学习模型； 获取待测完整或不完整多视图数据，将所述待测完整或不完整多视图数据输入所述训练好的不完整多视图不完整多标签学习模型，完成对输入待测数据的多标签分类； 所述不完整多视图不完整多标签学习模型包括：视图特征提取模块、基于视图信息的质量感知模块、动态加权融合模块和缺失多标签分类模块； 所述视图特征提取模块，用于提取所述不完整多视图不完整多标签数据的高阶语义特征； 所述基于视图信息的质量感知模块，用于捕获所述不完整多视图不完整多标签数据的高阶语义特征的质量，分配视图融合权重并获得最优的融合权重； 所述动态加权融合模块，用于将分配的最优的融合权重结合视图的先验缺失信息进行动态加权融合，获得融合结果； 所述缺失多标签分类模块，用于根据所述融合结果进行分类，获得分类结果； 捕获所述不完整多视图不完整多标签数据的高阶语义特征的质量，分配视图融合权重并获得最优的融合权重包括： 根据提取的视图特征预测第v个视图中的样本的类别概率Pv，其中分类器由一个全连接层和一个sigmod激活函数组成，将Pv转换为标签矩阵 利用预测的标签矩阵和真实的标签矩阵计算每个视图的分类精度θ和有效标签的索引矩阵 其中，G和W分别是缺失标签的指示矩阵和缺失视图的指示矩阵；表示第v个视图中第i个样本的第j个标签有效； 通过引入有效标签的指示矩阵，计算视图v的分类精度θ 其中，⊙表示点乘操作，表示同或操作； 基于所述分类精度作为视图特征信息质量的一个指标，学习视图融合权重a

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