一种基于主动学习的开放世界物种分类方法

本发明涉及一种基于主动学习的开放世界物种分类方法，属于物种分类技术领域；本发明包括如下内容：采用“分治”策略，结合监督学习模型和开放词汇模型的优势，通过闭集模型分类已知类别样本，同时利用开集识别引导未知类别至开放词汇零样本分类，并主动学习困难样本。随着新类别的出现和样本的累积，重新训练闭集模型并扩充分类器类别数量，使开放词汇模型和专家标签的知识周期性地更新到闭集模型中，从而将开放世界图像分类问题逐步转化为闭集分类问题。