[发明专利]基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法，其包括获取待提取图片，并将其输入VGG16卷积神经网络；计算待提取图片与VGG16卷积神经网络的训练集中所有类别的判别概率；选取待提取图片的所有判别概率中的最大判别概率所在类别作为待提取图片的类别；采用VGG16卷积神经网络中第k个卷积阶段的池化层的输入特征谱计算可判别区域；对k为3时得到的可判别区域和k为5时得到的可判别区域进行双线性插值处理，并将两个可判别区域进行融合形成待提取图片的最终可判别区域。

主权项

基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法，其特征在于，包括：获取待提取图片，并将其输入VGG16卷积神经网络；计算待提取图片与VGG16卷积神经网络的训练集中所有类别的判别概率；选取待提取图片的所有判别概率中的最大判别概率所在类别作为待提取图片的类别；采用VGG16卷积神经网络中第k个卷积阶段的池化层的输入特征谱计算可判别区域：其中，Tk为第k个卷积阶段的池化层的输入特征谱；c为待提取图片的类别；为在类别c，针对第k个卷积阶段的特征谱构建的特征提取器，和Tk为大小相同的矩阵；x,y和a分别表示计算结果矩阵的三个维度上的元素下标，D为计算结果矩阵第3维的大小；“*”为计算结果矩阵的哈达马乘积；对k为3时得到的可判别区域和k为5时得到的可判别区域进行双线性插值处理，并将两个可判别区域进行融合形成待提取图片的最终可判别区域：其中，δ为位于0～1之间的经验参数。