[发明专利]基于分类损失的生成对抗网络修复异常静脉图像的识别方法及装置有效
| 申请号： | 202110039305.3 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112364848B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 赵国栋;李学双;张烜 | 申请（专利权）人： | 北京圣点云信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 乐俊 |
| 地址： | 101400 北京市怀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于分类损失的生成对抗网络修复异常静脉图像的识别方法及装置，所述的静脉图像识别方法包括以下步骤：1）形成训练集；2）搭建基于SK‑ResNet的生成器网络；3）搭建基于CNN的判别器网络；4）搭建基于SK‑ResNet的分类网络；5）采用正常静脉图像B对基于SK‑ResNet的分类网络进行训练；6）修复缺损静脉图像A形成修复后的静脉图像C；7）更新生成器参数；8）更新基于CNN的判别器网络的参数；9）进行若干次迭代训练；10）基于最优的生成器模型获得修复后的静脉图像；11）提取静脉特征；12）进行识别。本发明在生成器网络以及分类器网络中加入SK‑ResNet结构，大大减少了模型的参数量，减轻了卷积神经网络的梯度消失问题，提高了网络提取静脉图像特征的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分类 损失 生成 对抗 网络 修复 异常 静脉 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京圣点云信息技术有限公司，未经北京圣点云信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110039305.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
