Abstract-Real-world uppgifter i datorseende rör ofta vid öppen igenkänning: flerklassig igenkänning med ofullständig kunskap om världen och många okända ingångar. Den senaste tidens arbete med detta problem har föreslagit en modell med en term för risk för öppna ytor för att ta hänsyn till utrymmet bortom det rimliga stödet från kända klasser. Detta dokument utvidgar den allmänna idén om öppen rymdrisk som begränsar klassificeringen till att omfatta icke-linjära klassificeringar i en flerklassig miljö. Vi introducerar en ny öppen uppsättning igenkänningsmodell som kallas kompakt abating sannolikhet (CAP), där sannolikheten för klass medlemskap minskar i värde (abater) som punkter går från kända data mot öppet utrymme. Vi visar att CAP-modeller förbättrar öppen igenkänning för flera algoritmer. Genom att använda CAP-formuleringen fortsätter vi med att beskriva den nya Weibull-kalibrerade SVM-algoritmen (W-SVM) som kombinerar de användbara egenskaperna hos statistisk extremvärdesteori för värderingskalibrering med enklassiga och binära vektormaskiner. Våra experiment visar att W-SVM är betydligt bättre för öppen objektdetektering och OCR-problem jämfört med state-of-the-art för samma uppgifter.
I REF föreslår författarna Weibull-kalibrerade Support Vector Machines (WSVM).
Probability Models for Open Set Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}