[发明专利]一种基于岭回归的GAN图像增强交互处理方法及系统有效
| 申请号： | 201910363845.X | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110610458B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 马楠;吴祉璇 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/84;G06F17/14 |
| 代理公司： | 北京驰纳南熙知识产权代理有限公司 11999 | 代理人： | 李佳佳 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于岭回归的GAN图像增强交互处理方法及系统，其中方法包括训练数据集步骤和测试数据集步骤，所述训练步骤包括以下子步骤：使用VGG功能从图像中提取CNN特征；激活层使用ReLU函数将提取的CNN特征输入GAN网络中；在激活层后进行归一化处理，并运用岭回归方法处理图像交互过程中的过拟合现象；使用剩余残差密集块子模块减缓梯度消失并获取图像特征信息；使用自回归条件异方差模型子模块提取图片特征和元组以及对图片进行超分辨率重建；使用空间特征变换对抗网络、生成超分辨率和对抗生成网络中至少一种方法提高生成样本的能力。本发明解决了GAN图像像素处理中的模糊现象而且有效地将采集的视频数据极大程度地保留。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 gan 图像 增强 交互 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于岭回归的GAN图像增强交互处理方法，包括训练数据集步骤和测试数据集步骤，其特征在于，所述训练步骤包括以下子步骤：/n步骤01：使用VGG功能从图像中提取CNN特征；/n步骤02：激活层使用ReLU函数将提取的CNN特征输入GAN网络中；/n步骤03：在激活层后进行归一化处理，并运用岭回归方法处理图像交互过程中的过拟合现象；/n步骤04：使用剩余残差密集块子模块减缓梯度消失并获取图像特征信息；/n步骤05：使用自回归条件异方差模型子模块提取图片特征和元组以及对图片进行超分辨率重建；/n步骤06：使用空间特征变换对抗网络、生成超分辨率和对抗生成网络中至少一种方法提高生成样本的能力。/n
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