[发明专利]外币图片分类处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种外币图片分类处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：根据获取的外币图片的已知类别建立标签，分为训练集与测试集；将训练集中的外币图片输入图片分类模型，输出外币图片对应标签的目标分类结果；对外币图片对应标签的目标分类结果进行噪声干扰，得到外币图片对应标签的非目标分类结果；利用调节因子，根据所述目标分类结果与非目标分类结果，确定外币图片对应标签的分类修正结果；采用损失函数计算所述目标分类结果与分类修正结果之间的损失值，根据损失值更新图片分类模型参数，得到优化的图片分类模型；利用通过测试集测试的图片分类模型对外币图片进行分类，解决模型因训练样本少而过拟合的问题，改善用户体验。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种外币图片分类处理方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

银行外币现钞兑换业务涉及到多种外币，大多数人因知识储备有限而无法准确区分钞票币种，当前可以通过人工智能技术训练图片分类模型对外币图片进行处理，从而识别外币种类，但是该技术对外币图片数量的要求非常高，而实际开发过程中往往难以搜集到足够符合要求的外币图片，导致现有的图片分类模型在实际应用过程中容易存在过拟合问题，对于这种情况通常选择采用数据增强的方法进行处理，但该方法会影响外币图片的真实分布情况。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供一种外币图片分类处理方法，用以在不改变外币图片真实分布的基础上，解决图片分类模型由于训练样本少而过拟合的问题，提高图片分类模型的分类识别性能，改善用户体验，该方法包括：

获取多张外币图片，根据外币图片的已知类别建立标签，分为训练集与测试集；

将训练集中的外币图片输入图片分类模型，输出外币图片对应标签的目标分类结果，所述图片分类模型为神经网络模型；

根据外币图片对应标签的非目标分类，对外币图片对应标签的目标分类结果进行噪声干扰，得到外币图片对应标签的非目标分类结果；

利用调节因子，根据外币图片对应标签的目标分类结果与外币图片对应标签的非目标分类结果，确定外币图片对应标签的分类修正结果，所述调节因子为调节噪声干扰程度的参数；

采用损失函数计算外币图片对应标签的目标分类结果与外币图片对应标签的分类修正结果之间的损失值，根据损失值更新图片分类模型参数，在计算出的损失值不小于预设阈值时，利用更新的图片分类模型继续输出外币图片对应标签的目标分类结果，进行噪声干扰后得到外币图片对应标签的非目标分类结果，直到计算出的损失值小于预设阈值，得到优化的图片分类模型；

根据测试集对训练好的图片分类模型进行测试，利用通过测试的图片分类模型对外币图片进行分类。

本发明实施例还提供一种外币图片分类处理装置，用以在不改变外币图片真实分布的基础上，解决图片分类模型由于训练样本少而过拟合的问题，提高图片分类模型的分类识别性能，改善用户体验，该装置包括：

获取与建立模块，用于获取多张外币图片，根据外币图片的已知类别建立标签，分为训练集与测试集；

目标分类结果输出模块，用于将训练集中的外币图片输入图片分类模型，输出外币图片对应标签的目标分类结果，所述图片分类模型为神经网络模型；

非目标分类结果输出模块，用于根据外币图片对应标签的非目标分类，对外币图片对应标签的目标分类结果进行噪声干扰，得到外币图片对应标签的非目标分类结果；

分类修正结果确定模块，用于利用调节因子，根据外币图片对应标签的目标分类结果与外币图片对应标签的非目标分类结果，确定外币图片对应标签的分类修正结果，所述调节因子为调节噪声干扰程度的参数；