非显而易见法律服务网

技术特征描述及公开性判断结果	对比文件原文引用	公开性论述
技术特征A：包括：用第一预先训练的分类器来确定多个所存储图像的特征，《隐含公开》	说明书第[0055]段：“...the training model 316 can be input into the control system 24 of the camera 10 for in camera blur classification.”；第[0064]-[0067]段：“(ii) at step 322, calculating a set of test sharpness features for each of the test images; and (iii) at step 324, for each test image, reviewing the set of test sharpness features with the trained sharpness classifier to predict whether the test image is either sharp or blurred... At step 322, the set of test sharpness features for each test image 318 is calculated. In one embodiment, for each test image 318, the set of test sharpness features are computed in the same manner as the training sharpness features for each training image.”	对比文件公开了一种图像清晰度分类系统，其包括训练阶段和预测阶段。在预测阶段，系统将新的测试图像输入到预先训练好的清晰度分类器（trained sharpness classifier）中，并通过计算一组测试锐度特征（test sharpness features）来确定图像的特征（清晰或模糊）。虽然对比文件中的“特征”特指用于清晰度判断的锐度特征，而目标专利中的“特征”是通过深度卷积网络提取的更一般的图像特征，但二者在“使用预先训练的分类器来确定图像的特征”这一核心技术手段上相同。本领域技术人员可以毫无疑义地理解，使用分类器对图像进行分析以提取或确定其某种属性（无论是锐度还是其他视觉特征）是常见的图像处理技术。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。
技术特征B：所述多个所存储图像的特征不同于用于训练所述第一预先训练的分类器的多个训练图像《直接公开》	说明书第[0064]段：“(i) at step 320, providing one or more new images 318 (sometimes referred to as a ‘test image’...) to the control system (whether these new images 318 are sharp or blurred is unknown);”	对比文件明确区分了“训练图像”（training images）和“测试图像”（test image/new images）。测试图像是在分类器训练完成后提供的、其清晰度未知的新图像，其特征（锐度特征）自然不同于用于训练分类器的训练图像集。这直接公开了目标专利中“所存储图像的特征不同于训练图像”的技术特征。
技术特征C：至少部分地基于所确定的特征来将所述多个所存储图像中的每一个图像指派给多个群集中的群集《直接公开》	说明书第[0064]段：“(iii) at step 324, for each test image, reviewing the set of test sharpness features with the trained sharpness classifier to predict whether the test image is either sharp or blurred (sometimes referred to as ‘assigning a blur classification’).”	对比文件中，对于每个测试图像，系统基于其计算出的测试锐度特征，使用训练好的分类器将其预测为“清晰”或“模糊”。这实质上是一个二分类（两个群集：清晰群集和模糊群集）的过程，即基于确定的特征将图像指派给一个群集。该过程在作用和结果上与目标专利的“分群集”相同。因此，该技术特征被直接公开。
技术特征D：基于所述图像离对应于所述图像的最接近的群集中心的距离小于第一阈值、与所述最接近的群集中心相关联的预定义图像数目小于第二阈值、和/或与最接近的群集中心相关联的图像百分比小于第三阈值来向所述多个所存储图像中的图像指派标记《未公开》	无对应内容。	对比文件在指派“清晰”或“模糊”标记时，是基于分类器对特征向量的直接判断，并未提及任何基于“距离群集中心的距离”、“预定义图像数目”或“图像百分比”等阈值条件来决策是否指派标记的机制。目标专利中的该特征是一种特定的、有条件标记策略，对比文件完全没有公开。
技术特征E：修改所指派的标记《未公开》	无对应内容。	对比文件描述的是一个自动分类流程，训练阶段由专家标记，预测阶段由分类器自动标记。整个说明书中没有提及任何用户或系统在分类后修改已指派标记（如将“清晰”改为“模糊”或反之）的步骤或功能。
技术特征F：当所述所指派的标记被修改时用所述图像来重新训练所述第一预先训练的分类器《未公开》	无对应内容。	如上所述，对比文件没有修改标记的步骤，因此自然也谈不上基于修改后的标记来重新训练分类器。目标专利该特征涉及一种动态学习、适应用户偏好的机制，对比文件未涉及。
技术特征G：以及至少部分地基于所述预先训练的分类器来对所述图像重新分类。《未公开》	无对应内容。	对比文件的分类是一次性的（预测阶段），没有在修改或重新训练后对已有图像进行重新分类的流程或描述。
技术特征H：其特征在于，所述第一预先训练的分类器是支持向量机器(SVM)、逻辑回归、最接近的邻居、或多层感知器(MLP)。《直接公开》	说明书第[0059]段：“In one non-exclusive embodiment, a linear classification algorithm such as linear discriminant analysis (LDA) is used due to its simplicity and efficiency. Alternatively, for example, another type of classical learning algorithm, such as support vector machines (SVM) can be utilized.”	对比文件明确公开了可以使用支持向量机（SVM）作为其清晰度分类器。虽然目标专利权利要求中列举了多种分类器类型（SVM、逻辑回归、最近邻、MLP），但根据专利审查指南，当权利要求使用“或”等择一方式限定时，只要对比文件公开了其中一种，即可认为该特征被公开。因此，该技术特征被直接公开。
技术特征I：其特征在于，进一步包括，至少部分地基于对应的标记来将所述多个所存储图像中的图像分类到群中。《未公开》	无对应内容。	对比文件仅将图像分类为“清晰”或“模糊”，并未进一步将已分类的图像组织或归类到名为“群”（group）的更高层级或逻辑集合中。目标专利中的“分类到群中”暗示了一种组织管理行为，对比文件未公开。
技术特征J：其特征在于，进一步包括，至少部分地基于对应的群来将所述多个所存储图像中的每个图像放置到文件夹中。《未公开》	无对应内容。	对比文件完全未提及任何关于“文件夹”（folder）的概念，也没有将图像基于分类结果存储或移动到特定文件系统目录的操作。这是目标专利图像管理系统的具体实现方式，对比文件未公开。
技术特征K：其特征在于，进一步包括，使用非特定名称来命名所述文件夹。《未公开》	无对应内容。	由于对比文件未涉及“文件夹”，因此自然也谈不上对文件夹进行命名，无论是非特定名称还是特定名称。
技术特征L：其特征在于，进一步包括，使用第二预先训练的分类器来确定特定文件夹名称。《未公开》	无对应内容。	同上，对比文件未涉及文件夹命名，更未提及使用第二个分类器来确定文件夹名称。
技术特征M：其特征在于，进一步包括，使用所述第二预先训练的分类器、至少部分地基于与相关联的群的标记相关联的群集中心的分类来确定所述特定文件夹名称。《未公开》	无对应内容。	同上，该特征依赖于文件夹、群集中心等概念，对比文件均未公开。
技术特征N：其特征在于，所述特定文件夹名称进一步至少部分地基于关于给定文件夹的所标记图像的多数裁定规则来确定。《未公开》	无对应内容。	同上，该特征涉及文件夹命名规则，对比文件未公开。
技术特征O：其特征在于，进一步包括，接收修改特定文件夹名称或指派新的特定文件夹名称的用户输入。《未公开》	无对应内容。	对比文件没有用户交互界面或接收用户输入以修改系统分类结果或组织结构的描述。
技术特征P：其特征在于，进一步包括，至少部分地基于群集中心或者至少一个所标记的图像特征向量来重新训练第二预先训练的分类器以包括经修改的特定文件夹名称或所述新的特定文件夹名称。《未公开》	无对应内容。	该特征涉及基于用户修改动态更新分类器，对比文件未公开。
技术特征Q：其特征在于，进一步包括，至少部分地基于确定新图像的特征向量和应用所述分类器以确定所述新图像的群来将所述新图像放置在文件夹中。《未公开》	无对应内容。	对比文件公开了将新图像输入分类器确定其特征（清晰/模糊），但未公开将新图像“放置在文件夹中”这一后续管理操作。
技术特征R：其特征在于，进一步包括，接收修改所述所指派的标记的用户输入。《未公开》	无对应内容。	同技术特征E，对比文件没有用户修改标记的机制。
技术特征S：其特征在于，至少部分地基于将所述图像从第一文件夹移至第二文件夹的用户输入来修改所述所指派的标记。《未公开》	无对应内容。	该特征结合了文件夹操作和标记修改，对比文件均未涉及。
技术特征T：其特征在于，进一步包括，与第二用户共享至少一个分类器或群集中心列表。《未公开》	无对应内容。	对比文件描述的是一个独立的图像处理设备或方法，没有涉及在多用户间共享分类模型或数据的任何内容。
技术特征U：其特征在于，所共享的群集中心列表与所述第二用户的群集中心列表相组合以创建用于所述第二用户的图像的标记并且更新用于所述第二用户的分类器。《未公开》	无对应内容。	该特征是多用户协同和知识迁移的具体方案，对比文件未公开。
技术特征V：其特征在于，进一步包括，与所述第二用户共享用户为类别或群集定义的种类。《未公开》	无对应内容。	同上，对比文件没有多用户共享“种类”（category）或用户自定义类别的功能。