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[发明专利]一种基于深度学习的图像分类方法-CN201810524263.0有效
发明人：李建军;薛鑫营;郭辉;虞杰;郑秋华;王智慧;李豪杰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像分类方法。本发明具体包括如下步骤：S1、将图片分为n组，将n组图片集分别作为样本输入到AlexNet模型中进行训练，得到图像分类模型Ⅰ；S2、将待测图像样本输入到已经完成训练的图像分类模型Ⅰ中进行图像分类；S3、将不同待测图像对应的结果集归入不同的文档中，将精度较高的图像结果集重新组成图像样本输入到AlexNet模型中进行训练，得到图像分类模型Ⅱ；S4、将所对应的待测图像样本输入到其对应的图像分类模型Ⅱ中进行图像分类。本发明能够进一步提高图像分类的准确率，为图像分类工作提供了新的解决方案。
一种基于深度学习图像分类方法

[发明专利]一种基于样本选择的图像相机来源鉴别方法-CN201810522449.2在审
发明人：李建军;王虹;虞杰;薛鑫营;黄孝喜;王智慧;李豪杰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明属于图像信息安全领域，涉及一种基于样本选择的图像相机来源鉴别方法。本发明结合主成分分析以及随机子空间提出的随机子空间法一定程度上减小了图像内容的影响。为了改善鉴别受图像细节影响的问题，实现了基于样本选择的图像来源鉴别方法。通过分析图像的纹理特征特性，利用灰度共生矩阵计算图像区域的复杂度，选取出图像中复杂度较小的区域，从而提取出较为可靠的模式噪声，提高鉴别准确率。与其它基于模式噪声的图像来源鉴别方法相比，样本选择法能够提取出更为纯净的模式噪声，进一步提高图像来源鉴别的准确率，为图像来源鉴别工作提供了一种新的解决方案。
图像来源样本选择鉴别模式噪声随机子空间来源鉴别复杂度图像准确率相机灰度共生矩阵图像信息安全主成分分析分析图像图像内容图像区域图像细节纹理特征减小