[发明专利]一种基于分布外检测的矿物识别方法与系统

权利要求书

1.一种基于分布外检测的矿物识别方法与系统，其特征在于，所述基于分布外检测的矿物识别方法与系统包括卷积神经网络和单类支持向量机，所述方法包括2步训练：

训练步骤1：固定单类支持向量机的参数令其输出判别为已知类矿物，将带有标签的矿物图像输入卷积神经网络，设置卷积神经网络的相应参数进行训练，得到能够识别已知类矿物的卷积神经网络；

训练步骤2：固定训练好的卷积神经网络权重，将带有同样标签的矿物图像输入卷积神经网络并将第2层输出的特征向量输入单类支持向量机，设置核函数等参数后训练单类支持向量机，得到已知类矿物所在的高维空间超平面；

训练完成后实际识别时将待识别的矿物图像输入系统，系统首先用单类支持向量机判断该待识别矿物是否在已知类矿物所在的高维空间超平面上，如果不在则其为未知类矿物，输出待识别矿物为未知类，如果在已知类矿物所在的高维空间超平面上则其为已知类矿物，继续卷积神经网络第3层及之后的相关识别操作，输出待识别矿物可能为各已知类别的概率。