[发明专利]基于方向一致性卷积神经网络的图像增强检测方法及系统在审
| 申请号： | 201711484389.1 | 申请日： | 2018-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108257115A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 吕子仙;陈艺芳;康显桂 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于方向一致性卷积神经网络的图像增强检测方法，包括以下步骤：选择一幅待测图像，并裁剪为固定尺寸，裁剪选择中心裁剪；将裁剪后的图像输入到预先训练好的基于方向一致性卷积神经网络模型，计算待测图像经过图像增强操作和未经过图像增强操作的概率；比较待测图像经过图像增强操作和未经过图像增强操作的概率大小，最终判断待测图像是否经过图像增强操作。本发明还公开了基于方向一致性卷积神经网络的图像增强检测系统，包括获取模块、计算模块、判断模板。本发明针对特定的图像增强操作进行取证，实现了较高的图像检测率，解决了现有的训练方法费时费力且极易造成过拟合的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 图像增强 卷积神经网络 方向一致性 待测图像 裁剪 获取模块 计算模块 检测系统 图像检测 图像输入 概率 检测 拟合 费力 取证 | ||
【主权项】：
1.基于方向一致性卷积神经网络的图像增强检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选择一幅待测图像，并裁剪为固定尺寸，裁剪选择中心裁剪；S2：将裁剪后的图像输入到预先训练好的基于方向一致性卷积神经网络模型，计算待测图像经过图像增强操作和未经过图像增强操作的概率；S3：比较待测图像经过图像增强操作和未经过图像增强操作的概率大小，最终判断待测图像是否经过图像增强操作。
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