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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取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：CN116468898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310257938.0，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法是由肖斌;杨双;毕秀丽;范骏超设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法，涉及图像处理、计算机视觉、机器学习等技术领域。具体步骤为：1将数据集图像旋转至主轴并将图像坐标原点移到图像质心得到归一化图像；2构建归一化图像的尺度空间，计算并融合多尺度图像Tchebichef矩形成具有几何变换不变性的矩特征；3利用两阶段特征学习策略，将矩特征有效降维得到最终的Tchebichef矩不变量；4将矩不变量作为特征送入到SVM分类器中进行图像分类或者不变性识别等后续任务。本方法提出的Tchebichef矩不变量识别性能较好而且计算复杂度也较低，可应用于人脸识别、目标识别等实时场景中，具有实际意义。

本发明授权一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于学习的Tchebichef矩不变量特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将数据集图像旋转至主轴并将图像坐标原点移到图像质心得到归一化图像； 2构建归一化图像的尺度空间，计算并融合多尺度图像矩形成具有几何变换不变性的矩特征；构建尺度空间的过程是将原始图像与标准差σ逐渐增大的高斯核函数不断滤波的过程，得到由多张高斯滤波图像形成的尺度空间；在尺度空间构建完毕后，计算尺度空间中图像的前P阶Tchebichef矩并将其串联得到具有几何变换不变性的多尺度Tchebichef矩特征； 3用两阶段特征学习策略，将矩特征降维得到最终的矩不变量；所述两阶段特征学习策略包括特征预学习和特征选择，使用图像库中每类前25％的图像参与特征预学习过程，计算平均Tchebichef矩，将方差比值DVar降序排列得到一维特征索引，并将特征索引传递给特征选择阶段；特征选择阶段首先得到图像的平均Tchebichef矩，之后取特征索引前t％的索引值，将平均Tchebichef矩中对应索引的特征值取出形成基于学习的Tchebichef矩不变量； 4将矩不变量作为特征送入到SVM分类器中进行图像分类或者不变性识别。

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