基于局部特征重加权及类别自适应的小样本图像识别方法

本发明属于图像处理领域，公开了基于局部特征重加权及类别自适应的小样本图像识别方法，包括步骤S1、构建小样本识别任务：从训练集中采样一个小样本图像识别任务，每个任务包括两部分：支持集和查询集，步骤S2、特征提取，得到类别特征，步骤S3、基于类间关系的局部特征重加权：利用类间关系对样本的局部特征进行重新加权，步骤S4、局部特征类别自适应，得到自适应特征，步骤5：密集特征相似度度量：计算自适应后的查询集样本M个局部特征和支持集样本的M个局部特征的两两之间的相似度得分，与查询集图像相似度得分最高的类别即为查询集图像的类别。通过本发明提高基于局部特征度量的小样本图像识别的性能。