[发明专利]一种基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法在审
| 申请号： | 201910470527.3 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110188828A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 王波;张玉涵 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 马庆朝 |
| 地址： | 116023 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法，属于计算机图像处理技术领域。技术方案步骤如下：提取训练样本LBP特征，计算每类样本中LBP特征每一维的扩散范围，在扩散范围内按均匀分布随机生成多组虚拟样本，将原始训练样本分别加入多组虚拟样本中并训练多个基分类器，基于集成学习思想得到最终的强分类器，对测试样本分类得到来源鉴别准确率。有益效果是:本发明所述的基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法用有效的虚拟样本增加训练样本的数量，并用集成学习的思想对分类结果进行整合，从而提升了训练样本不足情况下的相机型号来源鉴别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 虚拟样本 集成学习 图像来源 训练样本 鉴别 来源鉴别 准确率 计算机图像处理技术 测试样本分类 技术方案步骤 原始训练样本 扩散 分类结果 基分类器 强分类器 随机生成 整合 样本 相机 并用 | ||
【主权项】：
1.一种基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法，其特征在于，步骤如下：S1、提取训练样本LBP特征；S2、计算每类样本中LBP特征每一维的扩散范围；S3、在扩散范围内按均匀分布随机生成多组虚拟样本；S4、集成学习，对虚拟样本分类结果进行整合。
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