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智能零售場(chǎng)景中往往會(huì)使用到圖像分類(lèi)技術(shù)來(lái)識(shí)別商品，然而實(shí)際場(chǎng)景中并不是所有岀現(xiàn)的物體都是已知的，未知的物體會(huì)干擾場(chǎng)景中的模型正常運(yùn)行。針對(duì)智能零售場(chǎng)景中的圖像分類(lèi)問(wèn)題，從已知類(lèi)別封閉數(shù)據(jù)集的分類(lèi)特征出發(fā)，通過(guò)對(duì)已知類(lèi)別的分類(lèi)特征進(jìn)行計(jì)算和修正得到對(duì)未知類(lèi)別物體的分類(lèi)預(yù)測(cè)。通過(guò)構(gòu)造已知類(lèi)別的特征空間，并結(jié)合針對(duì)圖像分類(lèi)特征空間的特性?xún)?yōu)化的特征距離——?dú)w一化主類(lèi)距離，可以更好地?cái)M合特征空間在已知類(lèi)別數(shù)據(jù)集中的邊界概率模型。最終用邊界概率模型對(duì)原分類(lèi)特征做出修正計(jì)算，得到對(duì)物體的未知類(lèi)別的分類(lèi)預(yù)測(cè)，并通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的可行性。此外，在智能零售場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集支持下，與已有方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)使用特征空間歸一化主類(lèi)距離的開(kāi)放集分類(lèi)算法在有著更高的已知類(lèi)別分類(lèi)準(zhǔn)確率的同時(shí)，開(kāi)放集拒絕率有的提升，達(dá)到了44.85%。
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