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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种零样本图像识别方法、系统及可存储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：CN116433969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310303332.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种零样本图像识别方法、系统及可存储介质是由赵鹏;薛惠慧;姚晟;李麟设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零样本图像识别方法、系统及可存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种零样本图像识别方法、系统及可存储介质，包括：获取数据集；设计注意力机制提取可见类图像的鉴别性视觉特征；对属于同一个可见类别的所有图像做均值操作以获得该可见类的视觉原型；通过迁移可见类和不可见类之间的语义属性关系来获得不可见类的视觉原型；利用类视觉原型之间的关系构建视觉原型图，并初始化节点表示；设计编码器进行节点信息的传播和聚合以获得新的潜在空间；利用可见类图像以及标签训练模型；利用训练好的模型对不可见类图像进行预测。本发明通过注意力机制以及类别之间的语义关系获得所有类的视觉原型表示，再经过视觉原型图传播获得判别潜在空间，在潜在空间中进行分类，提高了分类准确率。

本发明授权一种零样本图像识别方法、系统及可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种零样本图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取包括可见类、不可见类的数据集，其中，可见类为训练集中包含图像的类别，具有可见类的图像、类标签以及可见类的语义属性，不可见类为训练集中没有包含图像的类别，具有不可见类的语义属性，不可见类图像用作预测识别阶段； S2、设计注意力机制提取可见类图像的鉴别性视觉特征； S3、对属于同一个可见类别的所有图像做一个均值操作以获得该可见类的视觉原型； S4、通过迁移可见类和不可见类之间的语义属性关系来获得不可见类的视觉原型； S5、利用类视觉原型之间的关系构建一个视觉原型图，并初始化节点表示，在步骤S5中，通过上述操作即可获得所有类别的视觉原型，通过利用类视觉原型之间的关系构建一个视觉原型图，每个节点代表一个类别,包含可见类以及不可见类； 具体为，视觉原型图中边的关系由类视觉原型之间的余弦距离进行度量： 利用GloVe模型获取每个类的属性的词向量表示，将该类所有属性的词向量表示堆叠为一个矩阵表示类属性的个数，再和该类语义向量相乘获得每个节点的初始化表示： 其中，代表第个类的语义向量，代表第个节点的初始化向量； S6、设计编码器进行节点信息的传播和聚合以获得一个新的潜在空间； S7、利用可见类图像以及标签训练模型； S8、利用训练好的模型对不可见类图像进行预测。

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