[發明專利]一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法在審
| 申請號： | 202111497619.4 | 申請日： | 2021-12-09 |
| 公開（公告）號： | CN114330506A | 公開（公告）日： | 2022-04-12 |
| 發明（設計）人： | 欒曉;李宗璇;劉玲慧 | 申請（專利權）人： | 重慶郵電大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 400065 *** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 引入 噪聲 信息 構建 相似 空間 樣本 識別 方法 | ||
1.一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
S1：預訓練階段：利用傳統的骨干網絡，訓練特征分類器，并遷移至小樣本識別任務；
S2：噪聲干擾階段：把支撐集與查詢集的特征向量融合；生成新的支撐集；
S3：構建相似度空間階段：分別計算基礎數據集中每個類的特征中心支持集和查詢集中每個類的特征中心間的相似性；該相似度用于替換原始支持集和查詢集的特征，在相似度空間中形成新的特征表示；
S4：判別結果整合階段：通過全連接層融合前兩階段結果，然后用余弦相似度進行分類得出結果。
2.根據權利要求1所述的一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法，其特征在于：所述步驟S1包括以下步驟：
S11：使用傳統ResNet12作為骨干網絡，訓練特征提取器；
S12：去掉最后一層全連接網絡，遷移至小樣本任務。
3.根據權利要求2所述的一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法，其特征在于：所述步驟S2包括以下步驟：
S21：計算支撐集中各個類別的特征中心點，作為該類別的特征；
S22：將查詢集的特征與支撐集中各個類別的特征中心進行融合，形成新的支撐集；
S23：新生成的支撐集與查詢集圖像進行余弦相似度計算，結果使用softmax進行分類。
4.根據權利要求3所述的一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法，其特征在于：所述步驟S3包括以下步驟：
S31：計算基礎數據集中每個類的特征中心與支持集和查詢集中每個類的特征中心之間的相似性；
S32：該相似度用于替換原始支持集和查詢集的特征，在相似度空間中形成新的支撐集與查詢集。
S33：新生成的支撐集與查詢集圖像進行余弦相似度計算，結果使用softmax進行分類。
5.根據權利要求4所述的一種引入噪聲信息和構建相似度空間的小樣本識別方法，其特征在于：所述步驟S4包括以下步驟：
S41：將S23與S33結果使用歸一化函數，歸一到同一量綱，
S42：使用全連接網絡，將S41得到的兩個結果融合成為最終結果。
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