[发明专利]一种基于深度聚类的新类目标识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度聚类的新类目标识别方法，其特征在于，包括：

通过第一标记样本，获取监督模型，其中，所述监督模型包括：特征提取器、分类器；

根据所述特征提取器提取所述第一标记样本，得到样本特征；

通过所述样本特征对无标记样本进行匹配，并根据匹配结果对无标记样本进行标记，得到第二标记样本；

通过所述第二标记样本训练分类识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述特征提取器提取所述第一标记样本，得到样本特征之后，所述方法还包括：

对所述样本特征进行聚类，得到聚类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述样本特征对无标记样本进行匹配，并根据匹配结果对无标记样本进行标记，得到第二标记样本包括：

将所述样本特征和所述无标记样本进行相似度匹配，得到相似度程度；

根据所述相似度程度，标记所述无标记样本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过所述第二标记样本训练分类识别模型之前，所述方法还包括：

根据所述第二标记样本，标记第三标记样本，其中，所述第三标记样本是除所述第二标记样本外的其他无标记样本。

5.一种基于深度聚类的新类目标识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过第一标记样本，获取监督模型，其中，所述监督模型包括：特征提取器、分类器；

提取模块，用于根据所述特征提取器提取所述第一标记样本，得到样本特征；

匹配模块，用于通过所述样本特征对无标记样本进行匹配，并根据匹配结果对无标记样本进行标记，得到第二标记样本；

训练模块，用于通过所述第二标记样本训练分类识别模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

聚类模块，用于对所述样本特征进行聚类，得到聚类结果。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

匹配单元，用于将所述样本特征和所述无标记样本进行相似度匹配，得到相似度程度；

标记单元，用于根据所述相似度程度，标记所述无标记样本。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

标记模块，用于根据所述第二标记样本，标记第三标记样本，其中，所述第三标记样本是除所述第二标记样本外的其他无标记样本。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。