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龙图腾网获悉江西云眼视界科技股份有限公司申请的专利一种聘用式密度聚类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：CN120876916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511394031.4，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种聘用式密度聚类方法及系统是由彭雄友;张磊;唐涛;朱杰;张志辉;张智睿;李静思设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聘用式密度聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种聘用式密度聚类方法及系统，方法包括：获取若干个人脸特征，并获取与人脸特征对应的特征密度；基于特征密度自若干个人脸特征中选定簇根节点特征，基于簇根节点特征构建若干层依次连接的主管层级，主管层级包括若干个候选节点特征；对候选节点特征进行关联关系筛选，以识别候选节点特征是否为保留节点特征，进而获取人脸聚类。通过获取特征密度，基于特征密度选定聚类的起点，即簇根节点特征，规避了传统聚类算法体系中对K值的依赖，仅需通过簇根节点特征即可自主发现任意形状的簇；通过对候选节点特征进行关联关系的筛选，规避了相似度传递链条过长时，可能引发过度泛化错聚的情况。

本发明授权一种聘用式密度聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种聘用式密度聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： 自若干个人脸图片中提取若干个与人脸图片对应的人脸特征，获取与所述人脸特征对应的特征密度； 所述获取与所述人脸特征对应的特征密度的步骤包括： 将其一所述人脸特征选定为基准特征，并将剩余的所述人脸特征选定为参照特征； 获取所述基准特征与所述参照特征之间的特征相似度； 将所述特征相似度与第一相似度阈值进行比对，以自若干个所述参照特征中选定与所述基准特征对应的若干个预选特征； 基于所述基准特征及若干个所述预选特征的数量确定与所述基准特征对应的特征密度； 基于所述特征密度自若干个所述人脸特征中选定簇根节点特征，基于所述簇根节点特征构建若干层依次连接的主管层级，所述主管层级的数量为1层~4层，所述簇根节点特征与若干层所述主管层级构成树状主管结构，所述主管层级包括若干个候选节点特征； 对所述候选节点特征进行关联关系筛选，以识别所述候选节点特征是否为保留节点特征，若所述候选节点特征不为保留节点特征，则剔除该候选节点特征，以将所述树状主管结构更新为人脸聚类； 所述对所述候选节点特征进行关联关系筛选，以识别所述候选节点特征是否为保留节点特征的步骤包括： 当所述主管层级的数量小于4层时，获取所述候选节点特征与所述簇根节点特征之间的第一主相似度； 自所述候选节点特征的上级主管层级中，将与所述候选节点特征存在关联关系的其他候选节点特征选定为第一比对特征，获取所述候选节点特征与所述第一比对特征之间的第一次相似度； 基于所述第一主相似度及所述第一次相似度确定第一最终相似度，将所述第一最终相似度与第二相似度阈值进行比对，若所述第一最终相似度大于第二相似度阈值，则将该所述候选节点特征判定为保留节点特征。

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