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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种用于图像分类的半监督主动学习方法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：CN115797702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211672681.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于图像分类的半监督主动学习方法是由李旭;王飞月;卫保国;李立欣设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图像分类的半监督主动学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种本发明提出了基于图像增强的半监督主动学习的分类方法及装置，其中该方法将一致性正则化与熵最小化结合应用到主动学习中，在计算一致性正则项的同时隐式地包含了熵最小化；并利用弱图像增强后的未标记样本获取伪标签，在获取伪标签的时利用温度锐化函数来使用熵最小化；并通过计算同一未标记样本在弱图像增强和强图像增强后的JS散度来挑选存在差异性较大的样本进行人工标注，通过新的样本图像集对模型进行训练，从而使得分类模型充分利用无标签样本的特征，提高模型的分类精度。

本发明授权一种用于图像分类的半监督主动学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像分类的半监督主动学习方法，其特征在于，包括 获取第一标记样本图像集和第一未标记样本图像集； 对所述第一标记样本图像集进行强图像增强处理，得到第一处理样本图像集； 对所述第一未标记样本图像集进行弱图像增强处理，得到第二处理样本图像集； 对所述第一未标记样本图像集进行强图像增强处理，得到第三处理样本图像集； 对所述第一处理样本图像集进行预测，得到第一标签分布概率； 对所述第二处理样本图像集进行预测，得到第二标签分布概率； 对所述第三处理样本图像集进行预测，得到第三标签分布概率； 根据所述第一标签分布概率对所述第二标签分布概率进行标签分布对齐，得到对齐后的分布概率； 对所述对齐后的分布概率进行锐化，获取未标记样本的伪标签； 根据所述第一标签分布概率计算第一损失，根据所述第一损失对所述分类模型进行训练，所述第一损失表征全监督损失； 根据所述伪标签和所述第三标签分布概率计算第二损失，根据所述第二损失对所述一致性正则化项进行训练，所述第二损失表征半监督损失； 计算所述第三标签分布概率和所述第二标签分布概率的JS散度； 根据所述JS散度，从所述第一未标记样本图像集中筛选出预设数量的未标记样本； 对所述未标记样本进行人工标注，获取第二标记样本图像集； 将所述第二标记样本图像集追加至所述第一标记样本图像集，组成新的标记样本图像集； 根据所述新的标记样本图像集对分类模型进行训练。

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