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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚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：CN115170843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210827709.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法及系统是由王丽娟;陈俊雄;尹明;郝志峰;蔡瑞初;陈炳丰;温雯设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法及系统，涉及多视图图像数据聚类处理的技术领域，通过对原始多视图数据的数据矩阵进行处理，获取每个视图的样本嵌入和特征嵌入，对每个视图的特征嵌入进行群稀疏约束，实现对原始多视图数据特征嵌入的降噪，再通过二部图将原始多视图数据的特征嵌入和样本嵌入相连接进行特征提取，嵌入知识通过二部图在特征嵌入和样本嵌入之间传递，相互促进充分学习视图内的信息，包含在数据特征中的冗余信息和噪声的影响被有效消除，以最大限度提高模型对多视图数据的一致性学习，从而使得最终学习的一致性图能够更加准确，在最后的一致性图对应的拉普拉斯矩阵上加上秩约束从而直接的到聚类结果。

本发明授权基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入特征提取的多视图一致性图像聚类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：确定原始的多视图数据矩阵，基于多视图数据矩阵中的样本元素，构建每个视图的相似度矩阵；根据每个视图的相似度矩阵计算每个视图的拉普拉斯矩阵，基于拉普拉斯矩阵，求取每个视图的样本嵌入；对原始的多视图数据矩阵做奇异值分解，得到每个视图的左奇异矩阵，基于每个视图的左奇异矩阵构造每个视图的特征嵌入；对原始的多视图数据矩阵做奇异值分解的表达式为： 其中，表示每个视图原始数据矩阵的左奇异矩阵，，表示第v个视图的特征维度；为每个视图原始数据矩阵的奇异值组成的对角矩阵，；为每个原始的视图数据矩阵的右奇异值矩阵，；基于每个视图的左奇异矩阵构造每个视图的特征嵌入时，取的前c个特征向量构造每个视图的特征嵌入，；对每个视图的特征嵌入进行群稀疏约束，并通过二部图将样本嵌入和特征嵌入连接在一起进行特征提取；利用2,1范数对每个视图的特征嵌入进行群稀疏约束，并通过二部图将样本嵌入和特征嵌入连接在一起进行特征提取，过程表达式满足： 其中，表示2,1范数；为第v个视图的特征嵌入，，表示第个视图的特征维度；为第个视图的原始数据矩阵，，n为样本个数;为第个视图的样本嵌入，，为聚类个数；基于每个视图的样本嵌入组成块对角矩阵，通过代价函数对块对角矩阵进行一致性图学习，再对一致性图进行秩约束；将特征提取与一致性图学习整合到统一的学习框架，得到目标函数并求解，得到一致性图；从一致性图中确定连通分量，得到图像聚类结果。

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