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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法、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：CN119963867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510064101.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法、系统及设备是由杨奔;薛智元;杨尚宗;吴镜涵;张雪涛;王飞设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明针对复杂噪声侵蚀下大规模无标签图像数据，公开了一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法、系统及设备，属于信息技术领域。该方法包括：1、获取受噪声侵蚀的大规模多视图图像特征；2、对获得的图像特征执行图滤波平滑去噪；3、生成具有代表性的锚点集，自适应学习各视图锚点集与平滑后图像特征间的锚点图；4、应用局部流行学习方法对不同视图的锚点图融合得到加权锚点图；5、在弗罗贝尼乌斯范数下对加权锚点图平滑去噪得到共识锚点图；6、得到共识谱嵌入及对应的聚类结果。本发明方法在处理包含复杂噪声的真实大规模多视图图像数据的聚类任务时，能显著提升聚类效率以及应对复杂噪声的鲁棒性。

本发明授权一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于平滑锚点图学习的鲁棒多视图图像聚类方法，其特征在于，包括： 获取受复杂噪声侵蚀的大规模多视图图像特征； 对所获得的图像特征执行图滤波进行平滑去噪； 生成具有代表性的锚点集，自适应学习各视图锚点集与平滑后图像数据间的锚点图； 应用局部流行学习方法对不同视图的锚点图融合以得到加权锚点图； 在弗罗贝尼乌斯范数下对加权锚点图平滑去噪以得到共识锚点图； 得到共识谱嵌入及对应的聚类结果； 在弗罗贝尼乌斯范数下对加权锚点图平滑去噪得到共识锚点图，包括： 在弗罗贝尼乌斯范数度量下，消除加权锚点图中的噪声与离群点的影响，以得到鲁棒的共识锚点图： 其中表示学习到的共识锚点图，表示由不同视图的锚点图进行加权求和得到的加权锚点图； 得到共识谱嵌入及对应的聚类结果，包括： 根据共识锚点图学习共识谱嵌入，并根据共识谱嵌入学习最终的聚类指示矩阵： 其中Tr[·]代表矩阵的迹，F为学习到的共识锚点图的共识谱嵌入表示，I表示单位矩阵，和分别表示F和Z的转置；最终，聚类结果由对共识谱嵌入表示执行K均值聚类得到。

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