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龙图腾网恭喜北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习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：CN113705592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202010433268.X，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法及装置是由潘滢炜;李业豪;姚霆;梅涛设计研发完成，并于2020-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法和装置、图像处理装置及图像处理方法。所述迁移特征学习方法包括：对目标样本进行聚类，以生成K个聚类，其中K是整数，且K≥1；基于所生成的K个聚类，计算每个目标样本的固有聚类分布；通过使用迁移特征学习算法来根据源样本对每个目标样本进行迁移特征学习，并获得目标样本的中间层特征；利用所获得的中间层特征，计算每个目标样本的聚类分配分布；以及基于所述固有聚类分布和或所述聚类分配分布，调整迁移特征学习算法，以确保通过迁移特征学习得到的特征表示保留目标样本的基础数据结构。

本发明授权用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于图像处理的基于聚类的迁移特征学习方法，包括：对目标样本进行聚类，以生成K个聚类，其中K是整数，且K≥1；基于所生成的K个聚类，计算每个目标样本的固有聚类分布；通过使用迁移特征学习算法来根据源样本对每个目标样本进行迁移特征学习，并获得目标样本的中间层特征；利用所获得的中间层特征，计算每个目标样本的聚类分配分布；以及基于所述固有聚类分布和或所述聚类分配分布，调整迁移特征学习算法，以确保通过迁移特征学习得到的特征表示保留目标样本的基础数据结构；其中，基于所述固有聚类分布和或所述聚类分配分布调整迁移特征学习算法包括：使所述固有聚类分布与所述聚类分配分布之间的KL散度最小化；或者使所述中间层特征、迁移特征学习算法输出的预测分类分布和所述聚类分配分布之间的互信息最大化；所述基于聚类的迁移特征学习方法的总损失是基于表示迁移特征学习算法的总训练损失、KL散度损失和互信息估计综合确定，所述总训练损失、所述KL散度损失和所述互信息估计各自对应有损失分配的权重。

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