[发明专利]一种基于神经网络的图像处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的图像处理方法及装置，以解决现有技术中图像处理准确率低的问题。方法包括：接收待处理图像；采用预置的包含至少一个变换层为因子分解双线性层的神经网络，对所述待处理图像进行处理得到处理结果；其中，所述因子分解双线性层中的每个神经元的输出结果为该神经元的输入特征向量的线性一次项和表征该神经元的输入特征向量之间相关性的因子分解二次项的和值。本发明技术方案，在神经元的输出结果中增加表征神经元的输入特征向量的相关性的因子分解二次项，提高了神经网络的表达能力，采用该表达能力强的神经网络对图像进行处理，提高了对图像处理的准确性。

主权项

1.一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：接收待处理图像；采用预置的包含至少一个变换层为因子分解双线性层的神经网络，对所述待处理图像进行处理得到处理结果；其中，所述因子分解双线性层中的每个神经元的输出结果为该神经元的输入特征向量的线性一次项和表征该神经元的输入特征向量之间相关性的因子分解二次项的和值；所述因子分解双线性层中的神经元的输出结果如下式：y＝w0+W1X+XTFTFX其中，或者式中，y为神经元的输出结果，w0+W1X为线性一次项，XTFTFX为因子分解二次项，其中：w0为预置的偏置项，W1∈R1×n为神经元与该神经元的输入特征向量的变换权值，X∈Rn×1为该神经元的输入特征向量，xi为该神经元的第i维输入特征向量，wi为W1中的第i维权重值；fi为F的第i个列向量，fj为F的第j个列向量，F∈Rk×n为预置的二次项权重矩阵，k小于n，＜fi,fj＞为F中fi与fj的点积，m为k维二值掩码，其中m中的任一因子mj满足伯努利分布。