一种基于特征扩增的无监督夜间图像分类方法

摘要

本发明属于计算机视觉识别技术领域，涉及一种基于特征扩增的无监督夜间图像分类方法。采用具有白天图像分类标签的公开数据集训练分类网络，经分类网络提取输入图像的特征向量，并计算各类别的特征均值与协方差矩阵；将无标签的夜间图像输入分类网络获得该图像的伪标签，根据伪标签计算夜间图像各类别在特征空间的特征均值与协方差矩阵；对同类别的白天、夜间图像获取的协方差矩阵进行加权平均获得最终协方差矩阵；根据各类别夜间图像特征均值和加权平均后的协方差矩阵进行特征采样；将采样的特征值与原有特征值共同重新训练分类网络。本发明通过学习有标签的白天图像的特征分布，在特征层面对夜间数据进行扩增，从而实现对夜间图像的无监督分类。