北京有竹居网络技术有限公司赵妍获国家专利权
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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利训练数据生成方法、分类器训练方法、装置、设备及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：CN114925758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210509643.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权训练数据生成方法、分类器训练方法、装置、设备及介质是由赵妍;陈伟聪;黄凯设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练数据生成方法、分类器训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练数据生成方法，在获取到具有长尾分布特点的第一训练样本集合后，针对该第一训练样本集合中的第一类别，根据第一类别的第一训练样本获取第一原始特征集合，并根据该第一原始特征集合中的特征确定第一类别对应的特征均值和特征方差。基于高斯分布函数以及第一类别对应的特征均值和特征方差获得第一类别对应的生成特征集合。即通过高斯分布函数、特征均值以及特征方差对第一类别的特征进行扩充，生成新的特征。将第一类别的第一原始特征集合和生成特征集合进行组合作为第一类别对应的训练数据。可见，本申请通过生成新的特征的方式来扩充尾部类别的特征，从而增加尾部类别特征的多样性，提高尾部类别训练的准确性。
本发明授权训练数据生成方法、分类器训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种训练数据生成方法，其特征在于，所述方法应用于训练分类器的场景，所述分类器用于对具有长尾分布特点的图像数据进行分类，包括： 获取第一训练样本集合，所述第一训练样本集合包括多个类别的第一训练样本，所述第一训练样本为图像数据，所述第一训练样本集合呈长尾分布，所述多个类别包括头部类别和尾部类别，所述头部类别的第一训练样本的数量远大于所述尾部类别的第一训练样本数量； 针对第一类别，根据所述第一类别的第一训练样本获取第一原始特征集合，所述第一类别至少包括所述尾部类别； 根据所述第一原始特征集合中的特征确定所述第一类别对应的特征均值和特征方差； 根据高斯分布函数以及所述第一类别对应的特征均值、特征方差获取所述第一类别对应的生成特征集合，所述生成特征集合中包括新生成的特征； 将所述第一类别的第一原始特征集合和所述生成特征集合进行组合获得所述第一类别对应的训练数据，以利用所述训练数据对所述分类器进行训练。
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