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公开(公告)号：CN115830398A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211682208.7
申请日：2022-12-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 一种基于嵌入流形表征和信息瓶颈约束的图像检测方法，在离线阶段初始化鉴别器网络和作为编码器或解码器的生成流模型网络并依次计算重构损失函数、信息瓶颈损失函数和雅可比矩阵等距损失函数并得到总损失函数，从而对生成流模型网络以及对鉴别器网络进行反向传播实现训练；在在线阶段通过训练后的生成流模型网络得到待测图像的判别特征和共性特征，并仅对共性特征属于共性特征空间的图像进行图像重构和子流形图像重构，通过计算重构图像到各类别子流形重构图像之间的距离实现图像分类。本发明通过对待分类图像进行预先分析，避免了对无效样本的无意义计算过程，节省计算资源的同时，利用嵌入流形表征算法在图像样本投影以及信息瓶颈约束在特征提取方面的指导作用，其分类鲁棒性表现优秀。
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