[发明专利]一种基于卷积神经网络的重采样图像检测方法有效
| 申请号： | 201911228836.6 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN111080587B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 梁耀华;方艳梅 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的重采样图像检测方法，包括以下步骤：将检测图像按照α进行分割，得到若干个子图像；将全部的子图像的颜色通道进行归一化处理；根据检测图像构建重采样数据库；重采样数据库通过卷积神经网络进行训练优化；归一化后子图像根据优化后的重采样数据库进行筛选；筛选后的子图像通过阈值法进行判断，若不小于阈值，则认定检测图像存在重采样操作；若小于阈值，则认定检测图像不存在重采样操作。本发明通过卷积网络进行特征提取，使用残差的思想络进行设计整体网络结构，摒弃了传统人工设置初始化参数，通过动量的技术方法优化卷积神经网络中的参数，达到全局最优的检测效果，防止卷积神经网络出现局部最优的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 采样 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
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