抗异常值的图像分类方法研究

本研究解决了现有检测与分类算法在不稳定环境条件下和未融入训练数据集的对象处理中的脆弱性问题。通过采用度量学习生成图像的多维向量表示，并结合交叉熵进行分类，提出了一种同时进行分类和异常检测的新模型。实验表明，该方法在处理327,000多幅图像的数据集上取得了显著的效果。