[发明专利]一种面向树干图像的开集识别方法

摘要

本发明公开了一种面向树干图像的开集识别方法，包括以下步骤：(1)设计CNN模型，采用部分训练样本训练CNN模型后，并构造特征提取器；(2)对经特征提取器提取的特征图，计算特征图之间的相似度，并采用DBSCAN算法对特征图进行聚类；(3)根据特征图之间的相似度和特征图的聚类结果设计Loss函数，并根据该Loss函数优化特征提取器的参数和相似度函数的权重参数；(4)将待分类的树干图像输入至优化的特征提取器中，再利用优化的相似度函数计算输出的特征图之间的相似度，最后根据计算获得的相似度值获得对特征图的DBSCAN聚类结果。该开集识别方法能够很好地实现对未知类别的树干图像的开集识别。

主权项

1.一种面向树干图像的开集识别方法，包括以下步骤：(1)设计面向树干图像的CCN模型，采用部分训练样本对CNN模型进行训练后，并根据训练的CNN模型构造特征提取器；(2)对经特征提取器提取的特征图，计算特征图之间的相似度，并根据相似度值，采用DBSCAN算法对特征图进行聚类；(3)根据特征图之间的相似度和特征图的聚类结果设计Loss函数，并根据该Loss函数以及剩下的训练样本对特征提取器的参数以及相似度函数的权重参数进行优化；(4)将待分类的树干图像输入至优化的特征提取器中，经计算获得对应的特征图，再利用优化的相似度函数计算特征图之间的相似度，最后根据计算获得的相似度值获得对特征图的DBSCAN聚类结果。