发明专利已授权

基于局部和全局邻居对齐的原型对比图像聚类方法及系统

📄 申请号：CN202410328101.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-03-21

公开号

CN117934890A

公开日

2024-04-26

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像检索, 无监督学习, 数据挖掘, 计算机视觉, 模式识别

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摘要

本发明提供基于局部和全局邻居对齐的原型对比图像聚类方法及系统，涉及机器学习和图像处理领域。该方法包括提取原始数据集特征；在特征上执行k‑means初始化聚类中心，获取聚类分配概率；对经过两种不同变换后的数据集进行分组训练直至整个数据集，提取变换后图像数据集特征；获取每个训练批次的原型，并计算原型对比损失；获取变换后特征的全局和局部邻居，并将变换后的特征与邻居对齐，计算邻居对齐损失；优化网络，并更新全局邻居；重复上述步骤，直到满足迭代次数，输出聚类分组结果。本发明方法不仅避免了对比学习中类别冲突的问题，而且使得不同的类在空间中均匀分布；同时，基于局部和全局邻居对齐策略可以获得更丰富的语义信息。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240611

✅ 授权

20240514

?? 实质审查的生效：

20240426

📄 公开

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