一种基于类别感知和特征解耦的分布外检测方法

本发明公开了首先利用训练集的训练样本计算类感知平均特征向量，利用了训练集的类别信息，并计算了待检测样本的相对特征向量，其计算了待检测样本的特征向量与预测类别的类感知平均特征向量的差值，该相对特征向量能够有效表征待检测样本与训练集样本的差异；进一步的，将相对特征向量解耦为正向特征和负向特征，计算了正向特征的相对误差和负向特征的相对特征误差，最后根据分布外检测得分和预设的分布外检测阈值判别待检测样本是否属于分布外类别；优点是利用类别感知特征解耦来增强对分布外样本的检测，并结合基于输出的分布外检测方法计算分布外检测得分，能够对分布内和分布外样本进行更细致的分离。