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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津大學申請的專利一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115331055B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210973602.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法是由葛演彥;楊陽;邢磊;李北辰設計研發(fā)完成，并于2022-08-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法，包括讀取圖像數(shù)據(jù)集、建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)、建立集成未知判別器以及進行圖像開集識別。本發(fā)明公開的一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法，通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)、使用對比學習訓練思想進行模型訓練以及最后使用集成未知判別器進行圖像開集識別，能夠有效減少在混合場景下，已知類樣本與未知類樣本之間的錯誤分類情況，提高圖像開集識別的準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于對比思想和集成判別的圖像開集識別方法，其特征在于：包括：步驟一：讀取圖像數(shù)據(jù)集：計算機讀取圖像數(shù)據(jù)集，把圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；步驟二：建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)包括編碼器、解碼器以及分類器，編碼器和解碼器用于對輸入圖像進行編解碼處理，分類器是一個利用編碼器提取的特征進行已知類分類的全連接網(wǎng)絡；步驟三：訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)：將步驟一中帶有標簽的訓練數(shù)據(jù)集輸入到步驟二中建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)中進行模型訓練，并記錄已知類圖像樣本的特征以及重構(gòu)誤差；步驟四：建立集成未知判別器：集成未知判別器包括基于重構(gòu)誤差分布的未知檢測器以及基于特征分布的未知檢測器；步驟二中的分類器預測結(jié)果以及步驟三中的重構(gòu)誤差分別輸入到基于重構(gòu)誤差分布的未知檢測器中，步驟二中編碼器提取的特征輸入到基于特征分布的未知檢測器中，基于重構(gòu)誤差分布的未知檢測器在分類器預測結(jié)果的引導下判斷重構(gòu)誤差是否屬于該類別，同時基于特征分布的未知檢測器與所有類別的特征分布進行比對判斷是否屬于某個已知類，如果任意一個未知檢測器通過分位數(shù)閾值將待識別樣本判斷為未知樣本，則最終將該樣本視為未知類別，否則為已知類別，并把分類器預測結(jié)果作為待識別樣本的分類結(jié)果；步驟五：進行圖像開集識別：將待識別圖像輸入到步驟二建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)中，經(jīng)過步驟四建立的集成未知判別器輸出待識別圖像屬于某個已知類別或者未知類別。

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