摘要
本发明提供一种基于超维计算的图像分类方法、设备、介质及产品，该方法包括：利用局部二值模式对红外图像提取目标纹理特征；通过主成分分析法对目标纹理特征进行特征降维，得到目标的一维结构特征信息；对目标的一维结构特征信息使用基于高效的多元型编码方法进行超维编码形成超维向量；将得到的超维向量构建超维向量数据集；构建基于二值全连接神经网络的目标分类识别模型；利用超维向量数据集训练目标分类识别模型；利用训练好的目标分类识别模型进行目标识别，得到目标类别。本发明通过特征提取、高效超维编码和二值全连接神经网络相结合完成目标识别，能够提升图像分类识别准确率，具有超维编码复杂度低、模型泛化能力强等优点。
