济南大学高希占获国家专利权
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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种快速图像集合分类方法及系统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：CN116958631B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310352099.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种快速图像集合分类方法及系统是由高希占;魏康;胡洧;牛四杰;李佳;王佳禾;尹飞;冯光设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种快速图像集合分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种快速图像集合分类方法及系统，所述方法通过对获得的图像集合数据使用静态建模方法进行建模表示，生成每个图像集合的协方差矩阵；使用对数函数将所述协方差矩阵映射到切空间，把矩阵数据转换为向量，并使用PCA进行降维，最后将降维后的数据输入到流形低秩字典对学习方法中，优化求解后得到每类所对应的最优的合成字典及分析字典。本发明通过输入视频序列数据；对视频数据进行预处理操作，以获得图像集数据；对获得的图像集合数据使用静态建模方法进行建模表示，即生成每个图像集合的协方差矩阵；使用对数函数将协方差矩阵映射到切空间；把矩阵数据转换为向量，并使用PCA进行降维，最后将降维后的数据输入到流形低秩字典对学习方法中，优化求解后得到每类所对应的最优的合成字典及分析字典。
本发明授权一种快速图像集合分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种快速图像集合分类方法，其特征在于，所述方法的实现包括如下步骤： 步骤1，输入视频序列数据或图像集合数据，所述视频序列数据是指经过镜头分割之后的视频片段，所述视频片段内部只包括特定人员； 步骤2，所述视频序列数据进行预处理操作后，获得图像集合数据； 步骤3，对所述图像集合数据使用静态建模方法进行建模表示，生成每个图像集合的协方差矩阵； 步骤4，使用对数函数将所述协方差矩阵映射到切空间，得到对数协方差矩阵； 步骤5，将所述对数协方差矩阵作为样本特征，输入到流形低秩字典对学习方法中，优化求解后得到每类数据所对应的合成词典和分析词典； 步骤6，将测试样本经过步骤1-4处理后，依次使用所述合成词典和分析词典进行重建，根据重建误差最小化原则进行分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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