[发明专利]一种基于欧式距离和深度学习的高光谱开放集分类方法有效
| 申请号： | 202011150400.2 | 申请日： | 2020-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN112149758B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 江天;刘煜;侯静;彭元喜;周侗 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于欧式距离和深度学习的高光谱开放集分类方法。本发明首先构造各已知类的类别中心、基于欧式距离的类别预测函数和基于欧式距离的损失函数，对深度学习网络模型进行训练优化；其次，将箱线图方法和极值理论Weibull分布模型相结合，对输入数据相对于各已知类的类别中心的距离进行分析和拟合，实现对各已知的分类边界的约束，进而实现对未知类的判别：箱线图用于提供拟合Weibull分布模型所需的异常点的个数，并依据异常点的个数判断是使用Weibull模型还是使用箱线图上边缘进行未知类的判别。本发明针对高光谱领域的开放集分类问题，是一种简单、实用、分类精度高、鲁棒性强的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 欧式 距离 深度 学习 光谱 开放 分类 方法 | ||
【主权项】：
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