[發明專利]未知類別的檢測和用于未知類別的分類器的初始化

在審

• 申請號: 201680045335.2
• 申請日: 2016-07-20
• 公開（公告）號: CN107924491A
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: S·馬宗達;D·林;R·B·托瓦;A·莎拉
• 申請（專利權）人: 高通股份有限公司
• 主分類號: G06N99/00
• 分類號: G06N99/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司31100
• 代理人: 袁逸,陳煒

1.一種檢測未知類別的方法，包括：

生成用于第一多個類別的第一分類器，所述第一分類器的輸出具有至少為二的維度；以及

設計第二分類器以接收所述第一分類器的輸出來決定輸入數據是屬于所述第一多個類別還是至少一個第二類別。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，進一步包括，當所述輸入數據不屬于所述第一多個類別中的一者時，將所述輸入數據分類到至少一個未知類別中。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，設計所述第二分類器包括用屬于所述第一多個類別的數據和不屬于所述第一多個類別的數據的示例來訓練所述第二分類器。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，不屬于所述第一多個類別的所述數據包括合成地生成的否定數據。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述合成地生成的否定數據因變于來自所述第一多個類別的已知數據。

6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，進一步包括，至少部分基于不屬于所述第一多個類別的所述數據來修改所述第一多個類別中的至少一者、所述至少一個第二類別中的一者、或其組合的邊界。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一多個類別是多個已知類別。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一個第二類別包括未知類別或者與所述第一多個類別不同的多個類別。

9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二分類器是線性或非線性的。

10.一種生成合成否定數據的方法，包括：

從多個類別獲得已知數據；以及

根據所述已知數據合成地生成否定數據。

11.如權利要求10所述的方法，其特征在于，合成地生成所述否定數據包括：

計算已知數據群集中的每個已知數據點與所述群集的質心之間的第一向量；以及

計算因類別而異的群集的質心與所有獨立于類別的已知數據點的質心之間的第二向量。

12.如權利要求11所述的方法，其特征在于，進一步包括從所述第二向量或所述第一向量的否定向量生成所述否定數據。

13.如權利要求10所述的方法，其特征在于，進一步包括在所述否定數據上訓練分類器。

14.如權利要求10所述的方法，其特征在于，進一步包括，至少部分基于所述否定數據修改至少現有已知類別、現有未知類別、或其組合的邊界。

15.一種用于檢測未知類別的裝置，包括：

至少一個存儲器單元；以及

耦合至所述存儲器單元的至少一個處理器，所述至少一個處理器被配置成：

生成用于第一多個類別的第一分類器，所述第一分類器的輸出具有至少為二的維度；以及

設計第二分類器以接收所述第一分類器的輸出來決定輸入數據是屬于所述第一多個類別還是至少一個第二類別。

16.如權利要求15所述的裝置，其特征在于，所述至少一個處理器進一步配置成，當所述輸入數據不屬于所述第一多個類別中的一者時，將所述輸入數據分類到至少一個未知類別中。

17.如權利要求15所述的裝置，其特征在于，所述至少一個處理進一步配置成用屬于所述第一多個類別的數據和不屬于所述第一多個類別的數據的示例來訓練所述第二分類器。

18.如權利要求17所述的裝置，其特征在于，不屬于所述第一多個類別的所述數據包括合成地生成的否定數據。

19.如權利要求18所述的裝置，其特征在于，所述合成地生成的否定數據因變于來自所述第一多個類別的已知數據。

20.如權利要求17所述的裝置，其特征在于，所述至少一個處理器進一步配置成至少部分基于不屬于所述第一多個類別的所述數據來修改所述第一多個類別中的至少一者、所述至少一個第二類別中的一者、或其組合的邊界。

21.如權利要求15所述的裝置，其特征在于，所述第一多個類別是多個已知類別。

22.如權利要求15所述的裝置，其特征在于，所述至少一個第二類別包括未知類別或者與所述第一多個類別不同的多個類別。