浙江大学李心航获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法、系统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：CN119919686B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510409976.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法、系统及设备是由李心航;刘健;任奎设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法、系统及设备。本发明设计了一款基于哈特莱池化的对几何变换具有鲁棒性的图分类神经网络框架，将ResNet中的步长为2的卷积层的步长改为1，并在每一组卷积层之后接降维效果等同的哈特莱池化层。本发明利用设计的新框架训练图分类模型，将训得的图分类模型的特征层的输出作为计算图像相似性度量时的输入特征，训练浅度的图像相似度计算神经网络。本发明提供的图像相似性度量方案更加接近人类视觉判定，对几何变换的鲁棒性显著优于当前领先技术水平。
本发明授权对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种对几何变换鲁棒的图像相似性度量方法，其特征在于，所述方法包括： 构建对几何变换鲁棒的图分类神经网络框架，将ResNet中的步长为2的卷积层的步长改为1，并在每一组卷积层之后接降维效果等同的哈特莱池化层；所述哈特莱池化层的计算过程包括：对输入值的每个通道做离散哈特莱变换，通过平移操作使得低频数据居中，根据降维需求裁剪掉高频数据，然后实施逆平移解除居中，实施逆离散哈特莱变换完成降维； 基于图像分类数据集，利用构建的图分类神经网络框架训练图分类模型； 将所述图分类模型的特征层的训练结果迁移到图像相似性度量计算任务。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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