一种具有类人连续学习能力的图像目标识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种具有类人连续学习能力的图像目标识别系统及方法，其包括神经网络预训练模块、图像输入模块、神经网络模块、正交权重修改模块和分类器模块；本发明具有可以有效提高神经网络模型的连续学习能力，能够适应多类别的小样本连续学习，为后来得出的网络权重分类更加精确；本发明还可以对需要进行多种单一类别样本的训练学习的目标识别方法精度进行提高，应用本发明的正交权重修改算法实现了对网络现有知识的有效保护，并且与现有的梯度反向传播算法完全兼容，在连续学习任务中精度得到很好地提升。