安徽大学陈思宝获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用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：CN114021653B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111303211.9，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用是由陈思宝;汤恒;武文斌;孙军军;罗斌设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明提供一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用，对象识别内特征数据的选择方法包括步骤：响应于识别对象的识别请求，提取所述识别对象的特征数据；将所述特征数据与类别标签作为参数，输入到对象识别内特征数据的选择模型中，得到特征数据的判别能力；对所述特征数据的判别能力进行压缩处理，以对特征数据进行区分。通过本发明公开的一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用，能够提升识别效率与精确度。
本发明授权一种对象识别内特征数据的选择方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种对象识别内特征数据的选择方法，其特征在于，应用于图像识别领域，包括： 响应于识别对象的识别请求，提取所述识别对象的特征数据； 将所述特征数据与类别标签作为参数，输入到所述对象识别内特征数据的选择模型中进行零中心化处理，得到所述特征数据与所述类别标签的协变量相关度； 对所述特征数据与所述类别标签的所述协变量相关度进行处理，得到所述特征数据相对于所述类别标签的重要性； 对所述特征数据相对于所述类别标签的重要性进行处理，得到所述特征数据的判别能力； 对所述特征数据的判别能力进行压缩处理，以对所述特征数据进行区分； 其中，所述特征数据与所述类别标签的协变量相关度，表示为：，其中，为第个特征数据，为第个类别标签，为训练数据的总数，为第个训练数据，，为实数集，为特征的维度，为第个类别标签，，为类别标签的总数； 所述特征数据相对于所述类别标签的重要性，表示为：，其中，为第个特征数据，为类别标签，； 所述特征数据的判别能力，表示为：，。
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