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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利高清图像可解释分类方法、装置、计算机设备和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：CN119313964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411432169.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权高清图像可解释分类方法、装置、计算机设备和存储介质是由张可;黄山;严浩;周晓磊;王芳潇;刘茗;孙毅设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本高清图像可解释分类方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种高清图像可解释分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法模拟人脑进行图像感知、特征提取、归纳推理以及调整学习的过程。本方法基于预训练StyleGAN的潜在空间，设计转换网络模拟大脑视觉皮层进行特征提取，有效地将高维潜在编码转化为低维、解耦的分类特征，缓解了规则爆炸和计算崩溃问题；利用模糊神经网络模拟大脑顶叶和前额叶皮质的推理功能，并设计了适配高清图像可解释分类模型的模糊神经网络结构改进方法，实现了利用低维特征的可解释分类；对用于分类的模糊规则进行了可视化展示和分析，并基于预训练StyleGAN生成器设计了特征可视化方法，进一步提升了可解释性。

本发明授权高清图像可解释分类方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高清图像可解释分类方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取的高清图像采用预训练StyleGAN编码器进行编码，得到潜在编码，构建潜在空间； 将所述潜在编码采用转换网络从复杂的图像信息中提取出低维、可解释的特征向量；所述转换网络用于利用潜在空间中的特征方向，得到潜在编码对应的特征向量；潜在空间中的样本w在第h个特征上的特征值为潜在空间中的样本w与特征方向的余弦相似度；潜在空间中的样本w在第h个特征上的特征值为： 其中，为潜在空间中的样本w在第h个特征上的特征值，为潜在空间中样本w的特征方向； 所述转换网络的数学表达式为： 其中，为潜在编码，为潜在编码w输入转换网络后得到的输出，s为潜在编码对应的特征向量，为在所有特征上的特征方向集合，为L1范数； 将所述特征向量采用可解释分类器进行推理和分类，得到类别可解释的分类结果；所述可解释分类器用于借助语言型变量和IF-THEN规则，模拟人脑的推理思路和分类过程，同时借助模糊神经网络分类器的有效分类能力，保证分类的准确性； 采用预训练生成器将所述潜在空间映射到图像空间，得到重构的高清图像； 所述方法还包括基于预训练生成器的特征可视化方法，所述特征可视化方法的具体步骤包括： 将潜在编码w通过在潜在空间的移动，使得生成图像的第h个特征发生改变，得到移动后的潜在编码为： 其中，w为初始潜在编码，为移动后的潜在编码，为第h个特征的方向，为移动步长； 根据初始潜在编码和移动后的潜在编码，确定潜在编码的变化为： 根据某个潜在编码样本在第个特征上的特征值计算公式，确定移动前后的潜在编码在第个特征上的特征值为： 根据移动前后的潜在编码在第个特征上的特征值，确定特征值的变化量为： 根据所述潜在编码的变化和所述特征值的变化量，确定从的映射关系为： 采用从的映射关系将特征值的变化反应在潜在编码上，进而使用预训练生成器反应在生成图像中。

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