[发明专利]基于图像属性恢复的图像异常检测方法和系统在审
| 申请号： | 202110206510.4 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112862799A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 张娅;黄潮钦;叶飞 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图像属性恢复的图像异常检测方法和系统，包括：图像属性移除步骤：对待检测的图像，利用图像灰度化、图像随机旋转的图像属性移除方法进行图像属性移除；图像特征提取步骤：对得到的属性缺失图像使用深度卷积神经网络提取图像的高维特征；图像属性恢复步骤：对图像的高维特征使用深度卷积神经网络进行图像属性恢复，得到属性恢复图像；恢复图像对齐步骤：对属性恢复图像和待检测的图像使用均方误差损失函数进行自监督学习；图像异常评定步骤：对损失函数结果和属性恢复图像使用加权平均函数进行图像异常评定。本发明能够引导深度网络更加注重于学习与图像属性相关的高级语义信息，从而在异常检测任务上取得较好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图像 属性 恢复 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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