基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置

摘要

本申请涉及一种基于极值理论的SAR目标开集与增量识别方法及装置。所述方法包括：通过根据SAR图像中的目标特征，计算各目标与其他类别目标之间的欧式距离，并利用极值理论确定各类目标的边界，得到开集识别模型，再次针对每类目标，将距离边界问题转换为集合覆盖问题，选择出每类的关键样本用于增量学习并轻量化开集识别模型。然后在利用开集识别模型对已知类别目标分类，同时寻找出未知类别目标。当模型找到未知类别的目标，并根据该未知目标更新开集识别模型以增加该模型的已知目标类别。采用本方法能够可以对已知类别目标进行正确分类，同时可以辨别出未知类别的目标。