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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：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》	未引用	目标专利的技术特征A要求使用“预先训练的分类器”（尤其是深度卷积网络）来确定图像特征。对比文件从未提及“预先训练的分类器”。对比文件使用直接从图像EXIF元数据中提取的光学参数（如焦距、光圈、曝光时间等）作为特征（参见[0046]-[0052]），这些是相机直接记录的物理参数，而非通过训练得到的模型提取的抽象特征。两者技术手段截然不同，本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出或合理推断出使用预先训练的分类器（如深度卷积网络）提取特征的技术方案。
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》	未引用	技术特征B依赖于技术特征A中“预先训练的分类器”的存在，并限定了训练图像与存储图像不同。由于对比文件根本未公开任何“预先训练的分类器”，因此自然不存在用于训练该分类器的“训练图像”，更无法讨论存储图像特征与训练图像是否不同。该技术特征未被公开。
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》	[0009] “a method for classifying digital images comprises clustering optical parameters of the digital images into a set of meaningful clusters” <br> [0053] “unsupervised learning techniques may be used to find clusters of images with similar 'optical concepts'.” <br> [0060] “The unsupervised clustering process was used on the 20 thousand image set.”	目标专利的技术特征C的核心在于“基于特征进行聚类”。对比文件明确公开了基于从图像中提取的光学参数（即特征）对数字图像进行聚类，以得到一组有意义的簇（“meaningful clusters”）或具有相似“光学概念”的簇。虽然对比文件使用的特征是原始光学参数，而目标专利使用的是经深度卷积网络提取的抽象特征，但“基于所确定的特征对图像进行聚类”这一上位概念在对比文件中已被教导。根据隐含公开的宽松判断标准，本领域技术人员可以从对比文件公开的“基于光学参数聚类”合理推断出“基于（其他方式）确定的特征进行聚类”的技术方案。因此，该技术特征被隐含公开。
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》	未引用	目标专利的技术特征D限定了非常具体的标记指派条件，涉及距离、数目和百分比三个阈值。对比文件在将人类类别（即标记）与图像关联时，使用的是概率框架（参见[0064], [0068]），计算给定光学簇下人类类别的条件概率P(HumClass\	OptClus)，并基于概率高低来关联类别。对比文件未提及任何基于距离阈值、预定义图像数目阈值或图像百分比阈值的标记指派逻辑。本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出或合理推断出该具体阈值化指派方案。
技术特征E：修改所指派的标记，《未公开》	未引用	对比文件描述了自动预测和指派标记（人类类别）的过程（参见[0068], [0070]-[0075]），但全文未提及任何允许或涉及用户修改已指派的标记（人类类别）的内容或步骤。该技术特征未被公开。
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》	未引用	技术特征F依赖于技术特征E（修改标记）和技术特征A（预先训练的分类器）。由于对比文件既未公开用户修改标记，也未公开任何“预先训练的分类器”，因此自然不存在基于修改标记来重新训练该分类器的技术方案。该技术特征未被公开。
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》	未引用	技术特征G依赖于“预先训练的分类器”和“重新分类”流程。对比文件未公开任何“预先训练的分类器”。虽然对比文件描述了分类（如[0068]的预测），但未提及在初始分类后基于同一分类器进行“重新分类”的步骤或概念。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征限定了第一预先训练的分类器的具体类型。对比文件未提及任何作为分类器的SVM、逻辑回归、最接近的邻居或MLP。对比文件在分类或标注中可能使用了概率模型（如贝叶斯网络，参见[0070]），但未具体公开上述分类器类型。该技术特征未被公开。
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》	[0064] “showing the correspondence between the optical clusters and human classes.” <br> [0068] “for each cluster, the top five human induced classes were chosen... The list may be ranked based on the conditional probability.” <br> [0072] “classify photos either as indoor shots or outdoor shots.”	目标专利的技术特征I涉及基于标记（如分类结果）将图像分类到“群”中。对比文件公开了将光学簇（Optical Clusters）与人类语义类别（Human Classes，即标记）建立映射对应关系（[0064]），并基于概率模型为图像分配最可能的人类类别（[0068]），例如进行室内/室外分类（[0072]）。这实质上是基于图像特征（光学参数）计算出其属于各类别的概率，并根据该概率（对应于标记的强度）将图像归类到相应的人类类别（即“群”）。根据隐含公开的宽松判断标准，本领域技术人员可以从对比文件公开的“基于光学簇与人类类别的映射关系为图像分配类别”合理推断出“基于对应的标记将图像分类到群中”的技术方案。因此，该技术特征被隐含公开。
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》	未引用	对比文件专注于图像的自动分类、标注和检索，但全文未提及将图像物理组织或放置到文件系统的“文件夹”中的任何步骤、装置或意图。该技术特征未被公开。
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》	未引用	由于对比文件未公开“文件夹”的概念，因此自然未涉及如何命名这些文件夹，无论是使用非特定名称还是其他名称。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征涉及“第二预先训练的分类器”和“确定特定文件夹名称”。对比文件未公开任何“第二预先训练的分类器”，也未涉及“文件夹名称”的确定。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征是对技术特征L的进一步限定，涉及群集中心等。对比文件未公开任何相关内容。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征涉及多数裁定规则确定文件夹名称。对比文件未公开任何相关内容。该技术特征未被公开。
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》	未引用	由于对比文件未公开“文件夹”及其“名称”，因此自然未涉及接收用户修改或指派文件夹名称的输入。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征涉及重新训练第二预先训练的分类器以更新文件夹名称。对比文件未公开任何相关内容。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征可拆分为两部分：1)“确定新图像的特征向量和应用分类器确定其群”；2)“将新图像放置在文件夹中”。对于第一部分，对比文件隐含了处理新图像的概念，即对新图像提取光学参数（特征）并使用概率模型（可视为一种分类器）确定其所属的光学簇或人类类别（群）（参见[0068], [0070]）。对于第二部分，对比文件未公开“放置在文件夹中”。由于该技术特征是一个整体，包含了“放置在文件夹中”这一未被公开的限定，因此整体技术特征未被公开。
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》	未引用	与技术特征E类似，对比文件未提及任何接收用户修改所指派标记（人类类别）的输入。该技术特征未被公开。
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》	未引用	该技术特征涉及通过用户移动文件夹中的图像来修改标记。对比文件未公开“文件夹”概念，也未公开通过用户交互（如移动图像）来修改标记的机制。该技术特征未被公开。
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》	未引用	对比文件未提及与第二用户共享分类器或群集中心列表。该技术特征未被公开。
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》	未引用	对比文件未提及共享、组合群集中心列表以及据此为用户更新分类器。该技术特征未被公开。
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》	未引用	对比文件未提及与第二用户共享用户定义的种类（类别或群集）。该技术特征未被公开。