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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种神经网络图像分类器置信度校准方法及系统，包括：采用神经网络分类器对目标图像进行高维特征提取，并对目标图像进行分类，得到目标图像的初始类别置信度；计算目标特征与第一参考特征之间的距离；目标特征为神经网络分类器对目标图像进行特征提取得到的高维特征，参考特征为与目标图像类别相同且被神经网络分类器正确分类的图像的高维特征；将各距离分别输入机器学习模块，得到多个正确分类预测概率；根据上述概率对初始类别置信度进行校准，得到目标图像校准后的类别置信度。本发明采用正确分类预测概率对初始类别置信度进行校准，能够根据校准后的类别置信度很好地对目标图像的预测类别区分正确分类和错误分类。
主权项：1.一种神经网络图像分类器置信度校准方法，其特征在于，包括：采用神经网络分类器对目标图像进行高维特征提取，并根据提取得到的高维特征对所述目标图像进行分类，得到所述目标图像的初始类别置信度；计算目标特征与高维特征数据库中各第一参考特征之间的距离；所述目标特征为所述神经网络分类器对所述目标图像进行高维特征提取得到的高维特征，每一所述第一参考特征对应一目标样本图像，所述第一参考特征为所述神经网络分类器对所述目标样本图像进行高维特征提取得到的高维特征，所述目标样本图像为与所述目标图像类别相同且被所述神经网络分类器正确分类的图像，所述目标图像的类别根据所述初始类别置信度确定；将各所述距离分别输入机器学习模块，对所述目标图像被正确分类的概率进行预测，得到多个正确分类预测概率；根据所述正确分类预测概率对所述初始类别置信度进行校准，得到所述目标图像校准后的类别置信度，具体包括：对所有所述正确分类预测概率进行平均值计算得到平均正确概率；采用所述平均正确概率对所述初始类别置信度进行校准，得到所述目标图像校准后的类别置信度，具体包括：将所述平均正确概率与所述初始类别置信度相乘，得到所述目标图像校准后的类别置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种神经网络图像分类器置信度校准方法及系统
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