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发明公开
基于前向特征兼容的小样本目标识别方法审中-实审

公开(公告)号：CN115761302A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211279726.4

申请日：2022-10-19

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 王黎明 , 田隆 , 冯旭东

IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08

摘要： 本申请实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于前向特征兼容的小样本目标识别方法，包括：构建广义小样本学习算法的学习任务；构造满足基于马氏距离的线性判别分类器鲁棒性最大的前向类别可兼容原型向量；构造可将样本映射为符合最大化马氏距离分布的隐特征的深度神经网络；训练分类子网络；识别目标图像。本申请实施例提供一种基于前向特征兼容的小样本目标识别方法，解决自动目标识别方法中存在的测试阶段有标签样本受限导致的分类器鲁棒性弱、样本非均衡时分类准确性低以及无法对新增类别进行分类的问题。