[发明专利]分类阈值的确定方法、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种分类阈值的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

建立标准数据集、正样本测试集以及负样本测试集，所述标准数据集包括多个标准图像，所述正样本测试集包括多个正样本图像，所述负样本测试集包括多个负样本图像；

确定各个所述正样本图像与各个所述标准图像的第一相似度；

确定各个所述负样本图像与各个所述标准图像的第二相似度；

根据得到的多个所述第一相似度，确定阈值上限；

根据得到的多个所述第二相似度，确定阈值下限；

根据所述阈值上限以及所述阈值下限，确定分类阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据得到的多个所述第一相似度，确定阈值上限的步骤，包括：

分别根据各个所述正样本图像对应的多个所述第一相似度，确定各个所述正样本图像对应的第一预设相似度；

根据各个所述正样本图像对应的所述第一预设相似度，确定所述阈值上限；

所述根据得到的多个所述第二相似度，确定阈值下限的步骤，包括：

分别根据各个所述负样本图像对应的多个所述第二相似度，确定各个所述负样本图像对应的第二预设相似度；

根据各个所述负样本图像对应的所述第二预设相似度，确定所述阈值下限。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别根据各个所述正样本图像对应的多个所述第一相似度，确定各个所述正样本图像对应的第一预设相似度的步骤，包括：

分别将各个所述正样本图像对应的多个所述第一相似度中的中位值或平均值，确定为各个所述正样本图像对应的所述第一预设相似度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述负样本图像对应的所述第二预设相似度，确定所述阈值下限的步骤，包括：

将各个所述负样本图像对应的所述第二预设相似度的中位值或平均值，确定为所述阈值下限。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立标准数据集、正样本测试集以及负样本测试集的步骤，包括：

在标准数据库中划分所述标准数据集以及所述正样本测试集；

改变所述正样本测试集中多个所述正样本图像的预设参数；

利用改变所述预设参数得到的图像，建立所述负样本测试集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设参数包括颜色。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述改变所述正样本测试集中多个所述正样本图像的预设参数的步骤，包括：

沿参考方向，分别将多个所述正样本图像中每个正样本图像划分为N个图像区域，所述N为大于1的整数；

改变多个所述正样本图像中每个正样本图像的至少一个图像区域的所述预设参数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述阈值上限以及所述阈值下限，确定分类阈值的步骤，包括：

根据所述阈值上限以及所述阈值下限，确定分类阈值的范围；

在所述分类阈值的范围中，确定所述分类阈值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在所述分类阈值的范围中，确定所述分类阈值的步骤，包括：

在所述分类阈值的范围内，确定多个待选阈值；

分别确定在各个所述待选阈值下，所述正样本测试集的第一评估值和所述负样本测试集的第二评估值；

分别确定在各个所述待选阈值下，所述第一评估值和所述第二评估值的平均值；

将最大所述平均值对应的所述待选阈值，确定为所述分类阈值；

其中，所述第一评估值表征在对应的所述待选阈值下，对所述正样本测试集进行分类的准确率，所述第二评估值表征在对应的所述待选阈值下，对所述负样本测试集进行分类的准确率。