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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及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：CN121527463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610063823.1，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及存储介质是由陶红;霍雨欣;江鸿宇设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及存储介质，包括：为每个视图构建邻接图，并通过置换矩阵使非参考视图的邻接图的图结构与参考视图的邻接图相匹配；将每个视图及其邻接图输入至第一层图卷积网络，提取每个视图的深度表示；基于每个视图的邻接图与深度表示构建每个视图的局部邻接图，间隔至少一个训练周期更新局部邻接图的邻居数量；将每个视图的深度表示以及局部邻接图输入至第二层图卷积网络，提取每个视图的聚类指示矩阵，基于统一损失函数训练优化置换矩阵，同时学习视图的自适应权重，得到聚类结果，能够在样本不对齐的情况下，高效学习到跨视图一致的聚类结构，提升了不对齐多视图聚类任务的准确性和鲁棒性。

本发明授权不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种不对齐多视图的聚类方法，其特征是，应用于安防监控系统，包括： 从至少一个样本上通过多个不同方法获取包括多个视图的传感器数据，从多个视图中选取参考视图，并将除所述参考视图之外的视图作为非参考视图，其中，通过不同方法获取的传感器数据构成不同的视图，每个视图均包括从全部所述样本上通过相同方法获取的传感器数据；其中，通过多个不同方法获取的所述包括多个视图的传感器数据包括通过摄像头采集的面部图像、通过红外传感器采集的热成像以及通过指纹仪采集的指纹图谱； 为每个视图构建邻接图，并通过置换矩阵使所述非参考视图的邻接图的图结构与所述参考视图的邻接图相匹配； 将每个视图及其邻接图输入至第一层图卷积网络，提取每个视图的深度表示，并利用所述深度表示构建第一损失函数与第二损失函数； 基于每个视图的所述邻接图与所述深度表示构建每个视图的局部邻接图，并利用所述局部邻接图构建第三损失函数，同时间隔至少一个训练周期更新所述局部邻接图的邻居数量； 将每个视图的所述深度表示以及所述局部邻接图输入至第二层图卷积网络，提取每个视图的聚类指示矩阵，并利用所述聚类指示矩阵构建第四损失函数； 利用所述第一损失函数、所述第二损失函数、所述第三损失函数以及所述第四损失函数构建统一损失函数； 基于所述统一损失函数训练优化所述置换矩阵，得到目标置换矩阵，同时学习优化每个视图的自适应权重，得到目标视图权重； 根据所述目标视图权重与所述目标置换矩阵得到对所述传感器数据的多视图聚类结果；其中，所述多视图聚类结果用于所述安防监控系统在多人场景下的身份分组。

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