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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种图片型文化资源分类方法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：CN116136874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310152411.1，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权一种图片型文化资源分类方法是由王兴伟;程子秋;白经纬;钟琪;高世昌;易波设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图片型文化资源分类方法在说明书摘要公布了：本发明的一种图片型文化资源分类方法，包括：采集多类文化资源图像集，将每大类图像集划分为训练集和测试集，对训练集进行预处理；对训练集中的图像采集纹理特征，使图像中每一像素点生成对应的LBP编码；根据LBP编码，形成子类标签对应的特征数据，使用该训练集训练识别模型；对测试集进行纹理特征提取，再输入到训练好的识别模型中，识别局部特征，标定子类标签；对训练集中已提取纹理特征的图像进行K‑means聚类，构造BOW模型，得到模型需要的词袋；将测试集中的图像投入相应词袋中，每张图像得到一个词频直方图作为全局特征，并输入到分类器中进行预测，得到预测的大类别；步骤7：完成测试的图像归位至训练集，并重复步骤4，更新聚类。

本发明授权一种图片型文化资源分类方法在权利要求书中公布了：1.一种图片型文化资源分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集多类文化资源图像集，将每大类图像集作为一个样本集并按比例划分为训练集和测试集，对训练集进行预处理，标定子类标签； 步骤2：对训练集中的每一张图像采集纹理特征，使图像中每一像素点生成对应的LBP编码； 步骤3：根据像素点的LBP编码，形成子类标签对应的特征数据，使用该训练集训练识别模型； 步骤4：对测试集进行步骤2的同样的纹理特征提取操作，再输入到训练好的识别模型中，识别局部特征，并标定子类标签； 步骤5：对训练集中已提取纹理特征的图像进行K-means聚类，构造BOW模型，得到模型需要的词袋； 步骤6：将测试集中的图像投入相应词袋中，每张图像得到一个词频直方图作为全局特征，将全局特征输入到分类器中进行预测，得到预测的大类别； 步骤7：完成测试的图像归位至训练集，并重复步骤5，更新聚类； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：将图像中各子类标签对应的局部特征的每点的LBP编码构成该子类标签的特征数据； 步骤3.2：将完成纹理特征提取的训练集导入识别模型进行训练； 所述步骤5具体为： 步骤5.1将训练集进行大类划分，大类的数目为k，每个大类作为一个词袋； 步骤5.2：构造BOW模型使用K-means聚类法，根据子类标签的特征数据将训练集中涉及到的多个子类标签分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低，最终满足k个大类的要求，将标签属类相近的归为同一大类。

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