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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类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：CN115713655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211421328.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法是由吕卫;历天一;褚晶辉设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法，包括：将短视频数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过特征提取分别提取输入短视频的视频特征、音频特征和光流特征；利用索引矩阵、样本关系矩阵、标签编码矩阵和标签关系矩阵对样本和标签的潜在相关信息进行编码，对视频特征、音频特征和光流特征分别进行深度矩阵分解，得到通用编码矩阵；利用通用编码矩阵，通过深度分解分别得到视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵；将视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵拼接后，输入到多标签分类器中得到最终的多标签分类结果。本发明有效地增强了特征之间融合能力，保证了特征完备性和独特性，提高了短视频多标签分类准确性。

本发明授权一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法，该方法包括以下步骤： 将短视频数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过特征提取分别提取输入短视频的视频特征、音频特征和光流特征； 利用索引矩阵、样本关系矩阵、标签编码矩阵和标签关系矩阵对样本和标签的潜在相关信息进行编码，对视频特征、音频特征和光流特征分别进行深度矩阵分解，得到通用编码矩阵； 利用通用编码矩阵，通过深度分解，分别得到视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵； 将视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵拼接后，输入到多标签分类器中得到最终的多标签分类结果； 所述利用索引矩阵、样本关系矩阵、标签编码矩阵和标签关系矩阵对样本和标签的潜在相关信息进行编码具体为： ，，，； 其中，表示实数域，表示标签类别，表示数据集的样本数量，每个样本至少有一个标签，索引矩阵的值仅在对角线上，如果，则选中第个样本，否则不选择；对于样本关系矩阵，如果样本有个标签，样本有个标签，若样本和样本共同拥有n个相同的标签，则；标签编码矩阵是样本标签信息的OneHot编码矩阵，即对于第行的样本，如果其属于标签，则，否则为；标签关系矩阵是对标签之间潜在的关系结构信息进行自适应编码； 所述利用通用编码矩阵，通过深度分解，分别得到视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵为： ； 其中，表示在第个视图对样本提取的特征矩阵，其每一列表示具有维的样本，表示F范数，是因子矩阵，是通用编码矩阵，是解码矩阵。

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