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龙图腾网获悉上海海祺国际物流有限公司申请的专利一种隐私保护的分布式图像特征提取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：CN115620025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211292841.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种隐私保护的分布式图像特征提取方法及系统是由陈同;蔡炎林设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私保护的分布式图像特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种隐私保护的分布式图像特征提取方法及系统，方法包括：在分布式终端上对采集的图像数据进行特征提取，提取图像数据中每张图像一个特征向量；基于各图像提取的特征向量，在分布式终端上计算出各图像之间的特征关联矩阵，并发送至服务器；服务器接收多个分布式终端的特征关联矩阵，并通过矩阵补全算法，计算多个分布式终端的图像数据之间完整特征关联矩阵；基于所述完整特征关联矩阵，在服务器上使用超图构造法计算拉普拉斯矩阵；基于所述拉普拉斯矩阵在服务器上进行特征值分解，获得最终的图像特征。本发明保证了分布式图形数据的隐私性。

本发明授权一种隐私保护的分布式图像特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隐私保护的分布式图像特征提取方法，其特征在于，包括： 步骤1，在分布式终端上对采集的图像数据进行特征提取，提取图像数据中每张图像一个特征向量； 步骤2，基于各图像提取的特征向量，在分布式终端上计算出各图像之间的特征关联矩阵，并发送至服务器； 步骤3，服务器接收多个分布式终端的特征关联矩阵，并通过矩阵补全算法，计算多个分布式终端的图像数据之间完整特征关联矩阵； 步骤4，基于所述完整特征关联矩阵，在服务器上使用超图构造法计算拉普拉斯矩阵； 步骤5，基于所述拉普拉斯矩阵在服务器上进行特征值分解，获得最终的图像特征； 通过矩阵补全算法，计算多个分布式终端的图像数据之间完整特征关联矩阵，具体包括： 步骤3.1，将不同分布式终端上的特征关联矩阵拼接成不完整的特征关联矩阵，表示如下： ； 步骤3.2，计算图像之间的关联度矩阵，公式为： ； 步骤3.3，计算混合矩阵，公式为： ； 其中，是与宽高相同的单位矩阵； 步骤3.4，随机初始化矩阵和，其中，第个分布式终端的子矩阵表示为和； 步骤3.5，将第个分布式终端上准备补全的矩阵初始化为；其中，表示在第个分布式终端上的子矩阵；初始化的时候，，也等同于； 步骤3.6，初始化，计算，如下： ； 其中，表示第个分布式终端和第个分布式终端的关联，为的子矩阵； 步骤3.7，更新，如下： ； 其中，其中，表示第个分布式终端和第个分布式终端的关联，为的子矩阵；是控 制更新率的参数，为0到1之间的数值； 步骤3.8，更新，如下： ； 其中，是的穆尔-彭罗斯广义逆矩阵； 步骤3.9，更新，公式为： ； 其中： ； 其中，； 步骤3.10，计算，如下： ； 其中，表示计算矩阵中元素的平均值； 步骤3.11，如果，则结束循环，否则，返回步骤3.7；为0.5到1之间的数值； 步骤3.12，将中所有负数值设置为0； 步骤3.13，计算最终补全矩阵： ； 其中，表示步骤3.11收敛后的结果。

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