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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利图像分类方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115761317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211396856.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类方法、装置、电子设备及存储介质是由石大明;林荷秀设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取与各样本类别对应的当前类别原型；获取待分类图像，将所述待分类图像分别与各样类别对应的当前类别原型进行匹配，获得目标类别原型；将所述目标类别原型对应的样本类别作为所述待分类图像的目标类别，以获得所述待分类图像的分类结果。本发明实施例的技术方案实现了对图像的分类处理，提高了图像分类的准确度。

本发明授权图像分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，包括： 获取与各样本类别对应的当前类别原型； 获取待分类图像， 将所述待分类图像分别与各样类别对应的当前类别原型进行匹配，获得目标类别原型； 将所述目标类别原型对应的样本类别作为所述待分类图像的目标类别，以获得所述待分类图像的分类结果； 其中，所述获取与各样本类别对应的当前类别原型的步骤，包括：通过初始支持集中的第一样本的样本类别，对初始样本集中的第二样本进行伪标签的标注，得到若干个第三样本；针对每个第三样本，获取所述第三样本的属性向量，所述属性向量包括所述第三样本所属的样本类别的语义信息；针对每个第三样本，通过变分编码器对第三样本的特征向量和相对应的属性向量进行处理，在所述变分编码器的损失值符合第一预设损失条件时，得到重构特征向量，所述变分编码器的损失值对应的损失函数包括：L＝KLqz|xi,an||pz|an-logpxi|z,an，其中，xi表示第i个第三样本，z表示隐藏空间，an表示n样本类别相关的语义信息，KLqz|xi,an||pz|an表示后验qz|xi,an和先验pz|an之间的相对熵散度，logpxi|z,an表示重构损失；由若干个重构特征向量以及若干个第一样本的特征向量，得到目标支持集，所述初始样本集中各个第二样本标记有伪标签，所述伪标签与初始支持集中的第一样本的样本类别相关联，所述第二样本的数量大于所述第一样本的数量；基于目标支持集中的各个样本类别的特征向量均值，得到每个样本类别的待比较类别原型；基于查询集中的测试样本的测试特征向量与各个所述待比较类别原型进行度量，若总度量结果不符合预设条件，则更新目标支持集，并得到各个新的待比较类别原型，以得到新的总度量结果；所述总度量结果为与每个测试样本对应的度量结果的总和；若所述总度量结果符合预设条件，则将所述待比较类别原型作为所述样本类别的当前类别原型。

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