[发明专利]面向图像识别器的蜕变测试方法

说明书

本发明针对图像识别器测试中蜕变关系单一的问题，公开了一种面向图像识别器的蜕变测试方法，属于图像识别器测试技术领域。该方法首先基于被测对象的特征构造蜕变关系；然后将原始数据集结合构造的蜕变关系，生成衍生数据集；最后将原始数据集和衍生数据集分别输入图像识别器得到测试结果，通过计算原始数据集和衍生数据集测试结果的平均绝对误差来判定测试结果的有效性。本发明构造了更为丰富的蜕变关系，在不同的蜕变关系下对图像识别器的图像识别能力进行了全面的测试。

技术领域

本发明涉及一种软件测试方法，属于图像识别器测试技术领域，具体涉及面向图像识别器的蜕变测试方法。

背景技术

软件测试是保证软件可靠性和软件质量的重要手段，主要目的是通过生成并执行测试用例，来检测被测软件中存在的缺陷或错误。现如今，图像识别器已经成为计算机视觉的一个最为重要的分支，因此对于图像识别器的测试就十分有意义。

在多数情况下，对于测试输入无法得知预期输出，导致软件测试面临测试判定问题。在图像识别器中，预先没有预期值，输出值即是某种预测，即存在测试判定问题，使得传统测试技术难以实施。蜕变测试作为解决测试判定问题的有效方法，通过判断程序属性满足或违反，即程序输入输出之间的关系，称作蜕变关系，来决定程序的正确性。构造有效的蜕变关系是蜕变测试的关键，但目前在图像领域使用的蜕变关系较为单一，如使用归一化、打乱数据集顺序、缩放等图像处理方法来构造蜕变关系，这些基本的蜕变关系虽然在SVM分类器等分类模型的测试工作有一定作用，但在图像识别器的测试表现较差；在图像识别器的测试工作中，通过提取图像识别器的特征，根据这些特征构造更为丰富的蜕变关系，实现对图像识别器更全面的测试。

基于上述问题，本发明提出了一种适用于图像识别器的蜕变测试方法。

发明内容

本发明目的是通过构造更为丰富的蜕变关系，解决现有测试判定问题中所构建的蜕变关系单一的问题，减少人为因素对测试过程的干扰，规范蜕变测试流程，提出了适用于图像识别器的蜕变测试方法。

本发明包括以下步骤：

步骤一：根据图像识别器识别的图像类型，获取相应类型的原始图像数据集X＝{x₁，x₂，…，x_i，…，x_N}，x_i是第i张图像，N是原始图像数据集的图像总数；

步骤二：构造蜕变关系：对于任一输入到图像识别器中的图像，在保持识别目标不变的情况下，根据图像的语义信息对图像进行相应图像变换，此处的图像变换可以是加雾、加雨、加阳光或变换其他与识别目标无关的图像信息，如果图像识别器对输入图像和变换后的图像得到相同的目标识别结果，则此图像变换满足蜕变关系；假设共构造Q个蜕变关系M，记为M＝{m₁，m₂，…，m_t，…，m_Q}，其中m_t表示第t个蜕变关系；

步骤三：生成衍生图像数据集：对于原始图像数据集X，根据构造的Q个蜕变关系M生成Q个衍生图像数据集，记为Y＝{y₁，y₂，…，y_t，…，y_Q}，其中y_t表示第t个蜕变关系m_t生成的衍生图像数据集，记为y_t＝{x₁′，x₂′，…，x_i′，…，x_N′}，x_i′是原始图像结合第t个蜕变关系m_t生成的第i张衍生图像；

步骤四：原始图像数据集测试：将原始图像数据集X中的N张图像输入到图像识别器进行测试，得到N个测试结果，记为R＝{r₁，r₂，…，r_i，…，r_N}，其中r_i表示原始图像数据集X中第i张图像测试结果；