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技术特征描述以及公开性判断结果	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。未公开	未找到直接对应内容。对比文件描述了神经网络的训练和操作，但未明确提及使用“预先训练的分类器”来确定所存储图像的特征。例如，文件描述了训练网络以关联输入模式（例如，第5页第50行-第6页第10行），但未说明分类器是“预先训练”的，也未明确其用于确定“所存储图像”的特征。	对比文件公开的神经网络系统（如Dystal网络）通过训练来学习关联，其训练过程涉及呈现输入模式并调整网络内部状态（如“patches”）。然而，该过程描述的是在线学习或训练过程，而非使用一个已预先在独立数据集上训练好的分类器（如目标专利中所述的深度卷积网络）来提取特征。本领域技术人员无法毫无疑义地或通过合理推断得出对比文件公开了使用“预先训练的分类器”来确定所存储图像特征的技术方案。因此，技术特征A未被直接公开或隐含公开。
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。未公开	未找到直接对应内容。对比文件未讨论训练分类器所用的图像集与待处理（所存储）的图像集之间的关系。	对比文件主要关注神经网络的训练和测试模式，但未提及或隐含训练数据（训练图像）与应用数据（所存储图像）是不同集合的概念。目标专利强调特征提取器是在一个图像集上预先训练，然后应用于另一个不同的所存储图像集。对比文件没有公开或暗示这种区分。因此，技术特征B未被直接公开或隐含公开。
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。隐含公开(c)	1. “当呈现一个模式时，每个神经元将其输入模式（其RF内的模式）与其每个补丁的补丁向量（存储的CS值模式）进行比较。然后它选择具有最相似补丁向量的补丁（例如，使用皮尔逊r，一种相关性度量，作为相似性度量）。”（第7页第15-25行）<br>2. “补丁是动态区域，其根据本文公开的各种规则和方法对条件刺激和非条件刺激作出响应，以便将信号组织成类别和/或特征并处理信号……”（第5页第50行-第6页第10行）<br>3. “在训练期间，如果所选补丁的补丁向量与输入模式不够相似，或者如果存储在该补丁中的UCS值与输入UCS值不同，则创建一个新补丁。否则，该补丁被视为匹配并被更新。”（第7页第20-25行）	对比文件详细描述了神经网络中“补丁（patches）”的作用。每个补丁存储了一个输入子模式（CS）与一个输出值（UCS组件）之间的关联，可被视为一个群集中心（存储的模式平均值）。当一个新的输入模式（可类比为一个所存储图像的特征）呈现时，系统会计算其与所有现有补丁的相似度，并选择最相似的一个。如果足够相似，则该输入被视为“匹配”该补丁；否则会创建新补丁。这个过程实质上就是基于输入特征（CS模式）将其指派给一个现有群集（匹配的补丁）或创建新群集（新补丁）。虽然对比文件未使用“分群集”或“指派给群集”的表述，但本领域技术人员可以合理推断，这种为输入模式寻找最相似存储模式（补丁）并据此归类的机制，其作用与目标专利中基于特征将图像指派给群集的作用相同，都是对输入数据进行归类和组织。因此，技术特征C被对比文件隐含公开。
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	对比文件提到了使用相似性阈值来决定是否创建新补丁或更新现有补丁（例如，第7页第20-25行，以及关于可变半径补丁创建的描述，如第8页第5-20行）。例如：“如果计算出的相似度低于某个阈值，则创建一个新的补丁...如果相似度大于阈值，则更新该补丁。”（第7页第20-25行）	对比文件公开了使用相似性阈值（可类比为距离阈值）来控制“补丁”的创建与更新，这与基于“距离小于第一阈值”来决定是否关联到某个群集有类似之处。然而，目标专利的技术特征D是一个复合逻辑条件，还包括“预定义图像数目小于第二阈值”和/或“图像百分比小于第三阈值”来指派标记。对比文件完全没有公开基于与群集中心相关联的图像数目或百分比来决策或指派“标记”的机制。对比文件中的阈值仅用于管理补丁的生成（结构学习），而非用于决定是否为图像指派一个分类或描述性标签（即目标专利中的“标记”）。因此，本领域技术人员无法从对比文件中推断出技术特征D的全部内容，尤其是涉及图像数目和百分比阈值的部分。技术特征D未被直接公开或隐含公开。
技术特征E：修改所指派的标记。未公开	未找到直接对应内容。对比文件未提及修改已指派给图像或模式的标记或标签。	对比文件描述了补丁的创建、更新、合并和删除，以及网络输出基于匹配补丁的UCS值。但没有描述用户或系统对已分配给输入模式的分类标签或“标记”进行修改的操作。因此，技术特征E未被直接公开或隐含公开。
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	未找到直接对应内容。	由于技术特征E（修改标记）未被公开，且对比文件未描述基于用户反馈或标记修改来重新训练分类器的过程，技术特征F也未被公开。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及对已分类图像进行“重新分类”的操作，尤其未提及基于“预先训练的分类器”进行重新分类。技术特征G未被公开。
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)。未公开	对比文件提及“多层感知器”是人工神经网络的主要类别之一（第1页第35-40行），但并未将其描述为本发明所使用的或作为“第一预先训练的分类器”。本发明描述的是特定的“Dystal”神经网络架构。	对比文件虽然提到了多层感知器（MLP）作为神经网络的一种类型，但并未公开将SVM、逻辑回归、最接近邻居或MLP作为目标专利权利要求中所述的“第一预先训练的分类器”来使用。其核心发明是特定的、基于补丁的联想学习神经网络。因此，技术特征H未被直接公开或隐含公开。
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。隐含公开(i)	“当呈现CS输入模式时，网络产生相关联的UCS模式作为输出。”（第7页第25-30行）<br>“输出可以以重建、处理或分类图像的形式出现，取决于呈现给网络的问题。”（第5页第40-45行）	对比文件明确其网络可用于分类任务。当输入模式（CS）呈现时，网络输出与之关联的UCS值。在分类应用中，这个UCS值即代表了分类类别（如数字识别中的数字类别）。这相当于基于网络内部学习到的关联（可对应于“标记”），将输入图像分类到一个输出类别（“群”）中。虽然“群”的表述更宽泛，但分类到类别是分群的一种具体形式。本领域技术人员可以合理推断，对比文件公开的系统能够基于学习到的关联（相当于标记）对输入进行分类。因此，技术特征I被隐含公开。
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	未找到直接对应内容。	对比文件涉及神经网络内部的信号处理和分类输出，但完全没有提及任何外部文件管理系统，如将图像“放置到文件夹中”。这是目标专利中关于图像管理的具体应用层面特征，在对比文件中没有对应。因此，技术特征J未被公开。
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	未找到直接对应内容。	由于“文件夹”的概念未被公开，命名文件夹的相关特征自然也未被公开。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及使用任何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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及此特征。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及此特征。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及用户交互或修改文件夹名称。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及此特征。
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	对比文件描述了处理新输入的模式：“当呈现一个模式时，每个神经元将其输入模式...与其每个补丁的补丁向量进行比较...”（第7页第15-20行）。这可以看作是对新输入应用网络（分类器）以确定其输出（群/类）。	但是，对比文件仅公开了神经网络对新输入模式进行处理并产生分类输出。它没有公开将处理结果（新图像）进一步“放置在文件夹中”这一后续的、具体的文件管理操作。这是目标专利应用场景的特有步骤。因此，技术特征Q的整体方案未被公开。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及用户修改标记的交互。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及文件夹或通过移动图像来修改标记。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及在不同用户或设备间共享分类器或群集中心。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及此特征。
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	未找到直接对应内容。	对比文件未提及用户定义种类并进行共享。