一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法

摘要

本发明提供了一种基于可辨伪特征合成的广义零样本图像分类方法，包括如下步骤：构建端到端神经网络模型；用可见类图像对模型进行预训练，使得在潜在空间中的同类潜在特征与它们的语义属性之间距离最小，得到可见类的可辨潜在特征；对每个未见类，选取与其符合相似性判定要求的可见类的语义属性构造属性变换矩阵，并用于优化非负合成向量；利用非负合成向量结合被选中的可见类的潜在特征，以及未见类的语义属性，合成未见类的伪特征；对合成的未见类伪特征进行过滤并剔除伪特征中的离群值，得到可辨伪特征；用可辨伪特征与可见类图像训练整个网络。本发明能够同时对可见类别和未见类别的图像进行高精度分类。