基于持续自适应知识空间的图像分类方法

本发明公开了基于持续自适应知识空间的图像分类方法，属于计算机视觉和图像分类领域，方法包括：根据已知类别的质心和质心的半径构建已知样本的知识空间，将已知样本的知识空间更新至自适应知识空间；在自适应知识空间中，计算当前图像分类任务中每个已知类别的质心到未更新前的知识空间中所有超球的第二距离；根据第二距离判断超球的质心是否落在伪标签超球中，若是，将超球的伪标签转化为真实标签。自适应知识空间能够持续地包含所有已知样本的类别信息，通过计算已知类别质心与超球的距离评估伪标签的准确性，从而将高置信度的伪标签转化为真实标签，极大地提高了未知图像的识别准确性和已知图像的分类准确性。