用于开集识别的空间位置约束原型损失

模式识别中的挑战之一是开集识别。与闭集识别相比，开集识别不仅需要降低经验风险，还需降低开放空间风险，且这两种风险的降低分别对应已知类的分类与未知类的识别。如何降低开放空间风险是开集识别的关键。本文通过分析已知类与未知类特征的分布，探究了开放空间风险的来源。在此基础上，提出空间位置约束原型损失函数以同时降低这两种风险。在多个基准数据集上的大量实验与诸多可视化结果表明，我们的方法优于大多数现有方法。