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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于多视图的低秩领域自适应方法及系统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：CN119516238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411118268.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多视图的低秩领域自适应方法及系统是由朱晨阳;张兰兰;罗玮玢;蒋广琪;王雪元设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图的低秩领域自适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多视图的低秩领域自适应方法，包括：获取源域样本图像和目标域样本图像，进行至少两种不同的增强掩码操作，将被掩码的源域样本图像和目标域样本图像以及源域标签传入学生网络进行训练，计算训练产生的损失更新网络权重，得到至少两个网络；对源域样本图像和目标域样本图像进行多视图特征提取，得到组合特征，通过构造相似图和矩阵捕捉组合特征的全局和局部结构；整合相似图和矩阵得到高阶图，转换为目标函数的联合优化，对项进行优化得到最优表示，对高阶图中切片的绝对值求和，得到亲和矩阵；利用局部保留投影得到投影矩阵，投影到潜在空间，得到投影特征并计算目标函数，对目标样本进行类别预测，相较于单视图方法更具优越性。

本发明授权一种基于多视图的低秩领域自适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图的低秩领域自适应方法，其特征在于，包括： 获取源域样本图像和目标域样本图像，对所述源域样本图像和目标域样本图像进行至少两种不同的增强掩码操作，将被掩码的源域样本图像和目标域样本图像以及源域标签传入学生网络进行训练，利用至少两种的损失函数计算训练产生的损失更新网络权重，得到至少两个网络； 利用所述至少两个网络对所述源域样本图像和目标域样本图像进行多视图特征提取，得到至少两组的源域样本图像特征和目标域样本图像特征的组合特征，通过构造相似图和矩阵捕捉组合特征的全局和局部结构； 整合所述相似图和矩阵得到高阶图，将所述高阶图转换为目标函数的联合优化，对目标函数的项进行优化得到基于高阶图的最优表示，对高阶图中切片的绝对值求和，得到亲和矩阵； 基于亲和矩阵利用局部保留投影得到投影矩阵，根据所述投影矩阵将所述源域样本图像特征和目标域样本图像特征投影到潜在空间，得到源域样本图像和目标样本图像的投影特征，对所述投影特征计算目标函数，根据目标函数对目标样本进行类别预测。

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常州大学，其通讯地址为：213100 江苏省常州市武进区滆湖中路21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”。

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