[发明专利]一种利用DCGAN提高基于CNN图像识别性能的方法有效
| 申请号： | 201810467893.9 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108665005B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 方巍;张飞鸿;丁叶文 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用DCGAN提高基于CNN图像识别性能的方法，该方法将DCGAN出色的数据生成能力与基于CNN图像识别框架进行了二度结合，并且DCGAN是在GAN的基础上经过改进后的新型对抗生成网络，所述方法将CNN应用到了原始结构中，使得GAN具有了深度卷积的特性，并在数据生成方面拥有更好的特征表示形式。本发明很好的解决了图像识别过程中训练样本数据难以收集、样本相似度过大等问题，冲破了样本数量与质量在分类模型优化问题上的限制，进一步强化分类模型，提高图像识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 dcgan 提高 基于 cnn 图像 识别 性能 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用DCGAN提高基于CNN图像识别性能的方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)定义DCGAN中生成模型和判别模型的结构；(2)建立学习率加速策略；(3)生成样本检测；(4)构建基于CNN的图像识别框架；(5)性能优化。
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