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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种零样本图像分类方法、装置、终端及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：CN116363446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211640642.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种零样本图像分类方法、装置、终端及介质是由孙亚萍;陈昊;许晓东;崔曙光;张平设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零样本图像分类方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零样本图像分类方法、装置、终端及介质，包括：根据条件主标签空间转换算法将视觉特征与语义特征投影到一个公共空间中学习潜在低维特征；根据潜在低维特征进行监督学习，训练得到将视觉特征投影至低维特征的编码器，以及训练得到将低维特征投影至视觉特征的解码器；根据潜在低维特征进行监督学习，训练得到将语义特征投影至低维特征的编码器，以及训练得到将低维特征投影至语义特征的解码器；根据多层级语义编码的图像分类模型，分别在视觉特征空间、语义特征空间以及潜在公共低维特征空间进行类别判决，输出图像分类结果。本发明提高了对于多层级语义信息的零样本图像分类任务的准确率及效率。

本发明授权一种零样本图像分类方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种零样本图像分类方法，其特征在于，包括： 根据条件主标签空间转换算法将视觉特征与语义特征投影到一个公共空间中学习潜在低维特征； 根据所述潜在低维特征进行监督学习，训练得到将所述视觉特征投影至低维特征的编码器，以及训练得到将所述低维特征投影至所述视觉特征的解码器； 根据所述潜在低维特征进行监督学习，训练得到将所述语义特征投影至所述低维特征的编码器，以及训练得到将所述低维特征投影至所述语义特征的解码器； 根据多层级语义编码的图像分类模型，分别在视觉特征空间、语义特征空间以及潜在公共低维特征空间进行类别判决，输出图像分类结果； 所述根据条件主标签空间转换算法将视觉特征与语义特征投影到一个公共空间中学习潜在低维特征，包括： 根据语义知识库，得到各样本图像的语义特征向量； 根据各样本图像的语义特征和视觉特征，构建低维特征提取器，将各样本图像的视觉特征与语义特征投影到一个公共空间中学习潜在低维特征； 所述根据各样本图像的语义特征和视觉特征，构建低维特征提取器，将各样本图像的视觉特征与语义特征投影到一个公共空间中学习潜在低维特征，包括： 基于条件主标签算法得到低维特征的问题建模，以最小化预测误差和编码误差为联合目标优化视觉映射矩阵和语义映射矩阵： 其中，表示所述视觉映射矩阵； 表示所述语义映射矩阵； 表示视觉特征向量矩阵； 表示语义特征向量矩阵； 表示维单元矩阵； 基于所述语义映射矩阵，将各样本图像的语义特征向量映射至低维特征空间； 所述根据多层级语义编码的图像分类模型，分别在视觉特征空间、语义特征空间以及潜在公共低维特征空间进行类别判决，输出图像分类结果，包括： 以视觉自编码器和语义自编码器为基础，构建多层级语义编码器，刻画不同层级的维度大小、分类准确度、以及语义损失量之间的映射关系，得到所述多层级语义编码的图像分类模型； 根据所述多层级语义编码的图像分类模型，分别在所述视觉特征空间、所述语义特征空间以及所述潜在公共低维特征空间进行类别判决，输出所述图像分类结果。

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