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智能零售場景中往往會使用到圖像分類技術來識別商品，然而實際場景中并不是所有岀現的物體都是已知的，未知的物體會干擾場景中的模型正常運行。針對智能零售場景中的圖像分類問題，從已知類別封閉數據集的分類特征出發，通過對已知類別的分類特征進行計算和修正得到對未知類別物體的分類預測。通過構造已知類別的特征空間，并結合針對圖像分類特征空間的特性優化的特征距離——歸一化主類距離，可以更好地擬合特征空間在已知類別數據集中的邊界概率模型。最終用邊界概率模型對原分類特征做出修正計算，得到對物體的未知類別的分類預測，并通過設計實驗驗證該方法的可行性。此外，在智能零售場景的數據集支持下，與已有方法進行了對比實驗使用特征空間歸一化主類距離的開放集分類算法在有著更高的已知類別分類準確率的同時，開放集拒絕率有的提升，達到了44.85%。
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