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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置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：CN114926676B 。

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：202210425626.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置是由周玉灿;陈晓华;吴大衍;李波;王伟平设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置，所述方法包括：在原始数据的分布上训练特征提取器与分类器，得到基本分类模型；基于训练后的特征提取器，抽取所述原始数据的特征表示，并根据每一类别中所述特征表示之间的相关系数，构建该类别的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵，计算每一类别在特征空间中的有效面积，并通过所述有效面积给各类别分配权重，训练所述基本分类模型，以得到分类模型；基于所述分类模型，获取待检测数据的分类结果。本发明通过估计特征空间中的有效面积从而给予不同的类别不同的权重损失，更好的划分特征空间，以对长尾数据进行更有效地分类。

本发明授权基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间有效面积的自适应加权长尾分类方法，其步骤包括：在图像数据的分布上训练特征提取器与分类器，得到基本分类模型；基于训练后的特征提取器，抽取所述图像数据的特征表示，并根据每一类别中所述特征表示之间的相关系数，构建该类别的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵，计算每一类别在特征空间中的有效面积并通过所述有效面积给各类别分配权重ωc，训练所述基本分类模型，以得到分类模型；其中，所述权重|C|表示类别数量，表示类别lc在特征空间的有效面积，所述基于所述相关系数矩阵，计算每一类别在特征空间中的有效面积包括：定义类别lc的所有样本随机变量类中心的方差Nc是类别lc中的样本数，分别为类别lc中第1,2,…,Nc个样本的特征，是类别lc的方差，ac代表类别lc的Nc维的一个向量，Rc表示类别lc的相关系数矩阵；由于在使用个相切的样本来填充特征空间的情况下，所述类别lc的所有样本随机变量类中心的方差推导出类别lc在特征空间中的有效面积基于所述分类模型，获取待检测数据的分类结果。

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