[发明专利]一种小样本下扩充数据集的图像处理方法在审
| 申请号： | 201811087771.3 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109325532A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 刘宏基 | 申请（专利权）人： | 成都网阔信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 刘东 |
| 地址： | 610041 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种小样本下扩充数据集的图像处理方法，为了解决小样本图像识别精度较差的问题，本发明采用样本扩充的技术来克服样本不足带来的问题，提供了一种较为通用的图像处理方法。该方法将原始训练样本做平移、旋转、镜像、缩放、透视、变换对比度和亮度、增加噪声、模糊变换，产生虚拟训练样本，通过生成虚拟样本使训练样本的数目增加，再将虚拟样本与原始训练样本进行融合。通过大量实验的验证，该发明在小样本训练集上识别效果优异，具有更出色的识别性能。解决了样本不足，那么训练阶段的图像特征不足以有效表示图像特征变化，从而使图像识别的难度加大，甚至出现无法识别的现象的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 小样本 样本 图像处理 原始训练样本 图像识别 图像特征 虚拟样本 数据集 平移 识别性能 数目增加 虚拟训练 训练阶段 训练样本 有效表示 通用的 训练集 缩放 噪声 透视 验证 模糊 融合 | ||
【主权项】：
1.一种小样本下扩充数据集的图像处理方法，包括小样本集，其特征在于：还包括以下步骤：S1、对小样本集中的样本进行分类；S2、针对步骤S1中的分类，为每个类别制定图像变换策略；S3、根据步骤S2制定的变换策略对小样本集中的样本进行变换得到虚拟样本，将虚拟样本和原样本都加入大样本集中，实现样本集的扩充。
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