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龙图腾网恭喜苏州元脑智能科技有限公司申请的专利图像特征选择方法、产品、计算机设备和存储介质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：CN119380063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411961744.X，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权图像特征选择方法、产品、计算机设备和存储介质是由王新景;王超;吴韶华设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像特征选择方法、产品、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像特征选择方法、产品、计算机设备和存储介质。本申请通过将自适应图学习、非线性谱嵌入、基于正交非负分解的聚类结构挖掘项、线性特征空间学习统一到一个框架下，在该框架下，线性嵌入突出判别信息的提取，非线性嵌入强调数据内在结构的保留，同时又统一在数据的划分一致性之下。自适应图学习能够同时考虑流形数据的局部本质结构与全局聚类结构，通过引入基于正交非负分解的松弛项，低维嵌入注重保留数据的内在结构而线性特征空间学习强调数据判别信息的提取，同时二者具有相同的聚类结构，获得准确的聚类结果。

本发明授权图像特征选择方法、产品、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像特征选择方法，其特征在于，包括：构建数据矩阵，根据所述数据矩阵依次构建相似度矩阵、自适应相似度矩阵、低维嵌入矩阵、聚类指示矩阵、正交基矩阵和投影矩阵，包括：对所述相似度矩阵中的元素添加松弛项形成n×n维自适应相似度矩阵，对所述自适应相似度矩阵进行非线性谱嵌入处理形成低维嵌入矩阵，所述低维嵌入矩阵中的元素为所述数据矩阵中数据点的低微嵌入的转置；根据所述低维嵌入矩阵通过自适用图学习方式更新所述自适应相似度矩阵，保留原始空间内的局部流行结构；基于所述低维嵌入矩阵利用K均值算法形成聚类指示矩阵，根据所述聚类指示矩阵和所述聚类指示矩阵基于正交非负分解的聚类结构计算获得正交基矩阵；根据所述数据矩阵、所述相似度矩阵、所述自适应相似度矩阵、所述低维嵌入矩阵、所述聚类指示矩阵、所述正交基矩阵和所述投影矩阵的值获取目标函数；获取原始图像数据并将所述原始图像数据填充至所述数据矩阵生成目标数据矩阵，根据所述目标数据矩阵初始化所述相似度矩阵、正交基矩阵、所述投影矩阵、所述低维嵌入矩阵；迭代更新所述正交基矩阵、所述投影矩阵、所述相似度矩阵、所述聚类指示矩阵、所述低维嵌入矩阵以获得所述目标函数的值；根据所述目标函数的值判断是否满足迭代更新终止条件，响应于满足迭代更新终止条件，则根据当前的投影矩阵选取最优特征子集。

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