[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像开放集识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像开放集识别方法，包括利用CNN模型对图像训练集进行处理，使用SoftMax层生成的深度特征作为激活向量；计算每个类的平均激活向量，并将平均激活向量作为每个类的中心；计算出类内点与每个类中心的距离，并通过每个类的距离分布设置阈值；确定目标样本是否为未知类别。本发明方法利用SoftMax变换对logits层所在的空间进行空间变换。经过变换后，这些方向指向的空间将收缩到变换后的特征空间中某些点附近，从而可以被CAP模型生成的边界所覆盖，因此能够改善卷积神经网络模型的开放集图像识别性能，本发明方法具有更强的性能和更好的适用度。