浙江大学黄晨晰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像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：CN116246117B 。
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：202310297826.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法是由黄晨晰;谢亮;王闻箫;林彬彬;蔡登设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法，包括：1随机生成一个ETF结构；2用ETF结构初始化全局图像分类系统；3从所有的客户端中随机抽取K个客户端；4对于被抽到的客户端，首先初始化为全局图像分类系统，然后用其私有数据更新特征抽取模型，更新时考虑记忆向量；5使用步骤4所有客户端的特征向量更新记忆向量；6用客户端的局部图像分类系统更新全局图像分类系统；7重复步骤3～6，直到目标函数的损失值收敛；8将待分类的图像输入训练完的全局图像分类系统，得到图像分类结果。利用本发明，可以大大提升在非独立同分布数据集上基于联邦学习的图像分类质量。
本发明授权一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于非独立同分布情况且具有隐私保护的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1随机生成一个等角紧框架ETF结构，其中，ETF矩阵维度为p×K，p为特征的维度，K为抽取的客户端的个数； 2用步骤1中的ETF结构初始化全局图像分类系统，使得各个客户端有一致的优化目标； 3从所有的客户端中随机抽取K个客户端； 4对于步骤3中被抽到的客户端，首先将客户端的局部图像分类系统初始化为全局图像分类系统，然后用客户端的私有数据更新特征抽取模型；在每一轮更新时使用关于同类别的记忆向量，并用目标函数计算损失值； 5使用步骤4中所有客户端的特征向量更新记忆向量； 6使用客户端的局部图像分类系统更新全局图像分类系统； 7重复执行步骤3～步骤6，直到目标函数的损失值收敛； 8将待分类的图像输入训练完的全局图像分类系统，得到图像分类结果。
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