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龙图腾网恭喜天津百利展发集团有限公司申请的专利一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法及设备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：CN114821148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210207381.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法及设备是由曹伟朋;吴宇豪;张兴俭;庄浩;蔡恒;刘鑫设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法及设备，属于图像识别技术领域，用于解决现有的基于生成模型的零样本学习模型中存在域偏移问题和视觉特征域偏移问题。方法包括：根据训练样本的语义特征以及视觉主成特征，得到多模态融合条件特征；根据训练样本的真实特征与多模态融合条件特征，得到合成视觉特征；对合成视觉特征进行映射，得到语义模态对齐损失函数；通过生成器，对语义嵌入特征进行重构，得到重构样本视觉特征，并计算视觉模态对齐损失函数；根据模型总损失函数，对生成器中的相关参数进行优化；根据优化后的生成器，对未见类图像样本进行分类，得到对应的未见类伪样本，以将未见类伪样本用于训练分类器。

本发明授权一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的零样本学习分类方法，其特征在于，所述方法包括：根据训练样本的语义特征以及视觉主成特征，得到多模态融合条件特征；根据所述训练样本的真实特征与所述多模态融合条件特征，得到合成视觉特征，并计算所述合成视觉特征的编码损失函数以及判别器损失函数；通过第一编码器，对所述合成视觉特征进行映射，得到语义嵌入特征，并计算所述语义特征与所述语义嵌入特征的循环一致性损失，得到语义模态对齐损失函数；通过生成对抗网络的生成器，对所述语义嵌入特征进行重构，得到重构样本视觉特征，并计算视觉模态对齐损失函数；根据模型总损失函数，对所述生成器中的相关参数进行优化，直至所述模型总损失函数的值小于第一预设阈值；其中，所述模型总损失函数由所述编码损失函数、所述判别器损失函数、所述语义模态对齐损失函数以及所述视觉模态对齐损失函数所决定；根据优化后的所述生成对抗网络的生成器，对未见类图像样本进行分类，得到对应的未见类伪样本，以将所述未见类伪样本用于训练分类器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津百利展发集团有限公司，其通讯地址为：300408 天津市北辰区西堤头镇东堤头工业区泰康路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。