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龙图腾网获悉广东海聊科技有限公司申请的专利基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法及设备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：CN115797714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211444863.9，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法及设备是由查徐鹏;颜志威;马炎南;赵欢;黄念鑫;凌忠怡设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法及设备，涉及图像表征技术领域，所述方法包括：对原始图像数据集进行预处理以构建基准图像数据集；将基准图像数据样本切割成第一图片集及第二图片集；根据第一图片集及第二图片集重建第二图片集以生成第二重建图片集；根据第二重建图片集及第一图片集重建第一图片集以生成第一重建图片集；通过判别器判断第二重建图片集及第一图片集的来源；根据对抗神经网络模型对编码器及判别器进行迭代训练，以优化编码器及判别器；将目标图像输入编码器及判别器以提取目标图像的特征。本发明通过二级重建机制及对抗神经网络模型重建语义信息均匀的块和提高模型的泛化性，实现图像特征的准确提取。

本发明授权基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于二次推理和对抗学习的图像特征提取方法，其特征在于，包括： 对原始图像数据集进行预处理以构建基准图像数据集，所述基准图像数据集包括至少一个基准图像数据样本； 分别将所述基准图像数据样本切割成第一图片集及第二图片集； 将所述第一图片集作为编码器的输入，将所述第二图片集作为所述第一图片集的掩码块，通过解码器重建所述第二图片集以生成第二重建图片集，并计算重建所述第二图片集的像素均方误差损失；具体步骤包括：将所述第一图片集中的每一图片块转换成第一初始矩阵，并扩展所述第一初始矩阵的特征维度；将所述第一图片集所对应的所有扩展后的第一初始矩阵与预设的特征向量进行拼接处理以生成第一基准矩阵；将所述第一基准矩阵与位置信息结合以生成第一特征矩阵；将所述第一特征矩阵输入所述编码器以输出第一高级语义特征；将所述第一高级语义特征及第二图片集输入解码器重建所述第二图片集以生成第二重建图片集，并计算重建所述第二图片集的像素均方误差损失； 将所述第二重建图片集作为编码器的输入，将所述第一图片集作为所述第二重建图片集的掩码块，通过所述解码器重建所述第一图片集以生成第一重建图片集，并计算重建所述第一图片集的像素均方误差损失； 将所述第二重建图片集及第一图片集作为判别器的输入，判断所述第二重建图片集及第一图片集的来源； 根据对抗神经网络模型、所述第二图片集的像素均方误差损失、第一图片集的像素均方误差损失、第二重建图片集及第一图片集的来源对所述编码器及判别器进行迭代训练，以优化所述编码器及判别器； 将目标图像输入所述编码器及判别器以提取所述目标图像的特征。

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