[发明专利]联合稠密连接网络和样本分布的高光谱开放集分类方法有效
| 申请号： | 202011151970.3 | 申请日： | 2020-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN112200123B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 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： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 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，公开了一种联合稠密连接网络和样本分布的高光谱开放集分类方法；包括数据预处理，对高光谱数据进行人工标注、双边滤波保边降噪、主成分分析降维和最大最小归一化处理；然后使用1D/2D稠密连接网络提取高光谱预处理数据的光谱和空间特征，使用SoftMax分类器得到输入数据相对于各已知类的概率值，取最大概率值所对应的类为其预测类别；使用箱线图方法捕获训练数据的异常分类概率值，得到各已知类的异常值判断阈值，然后对输入数据的预测类别所对应的概率值进行判断：若概率值大于该预测类别的异常值判断阈值，则输入数据属于预测类别，否则属于未知类。本发明结合深度学习和箱线图方法，能在已知类分类的同时拒绝未知类。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 稠密 连接 网络 样本 分布 光谱 开放 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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