[发明专利]一种基于深度神经网络的图像离群点检测方法在审
| 申请号： | 201710461311.1 | 申请日： | 2017-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN107247954A | 公开（公告）日： | 2017-10-13 |
| 发明（设计）人： | 孙占全;杨美红;李钊;霍继东 | 申请（专利权）人： | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所37218 | 代理人： | 赵玉凤 |
| 地址： | 250014 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度神经网络的图像离群点检测方法，该方法采用深度神经网络提取图像特征，基于扩展熵的信息损失量度量图像之间的距离，在此基础上，提出基于聚类的图像异常检测方法，不合格图像检测方法的有效性通过实例分析得以验证，并提高不合格图像检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 图像 离群 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的图像离群点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)基于深度神经网络进行图像特征提取；(2)基于步骤1提取的图像特征，利用基于中心点的聚类方法把图像聚成k组，在该聚类中，基于扩展熵的信息损失作为距离测度；(3)在每个聚类中，挑选离群点图像。
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