一种MiSrc-GAN模型的构建方法及应用

发明专利有效专利

申请号：
CN202110580757.2
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-05-26
申请人：
广州密码营地科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种MiSrc-GAN模型的构建方法及应用
申请号	CN202110580757.2	申请日期	2021-05-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-17	公开/公告号	CN113269256A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	广州密码营地科技有限公司	申请人地址	广东省广州市越秀区中山三路36号7C2之一变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广州密码营地科技有限公司	当前权利人	广州密码营地科技有限公司
发明人	姚华南;程宜华;刘少鹏;欧阳佳
代理机构	广东良马律师事务所	代理人	张柯

摘要

本发明公开了一种MiSrc‑GAN模型的构建方法及应用，包括以下步骤：S1、输入真实的图像数据集，所述图像数据集包括输入图像集合X和目标图像集合Y，将输入图像和目标图像之间进行配对组成标注训练集(xi，yi)；S2、构造模型框架，所述模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器和对抗样本配对模块，S3、扩充训练集，通过精度渐进生成器将输入图像集合X转化成待生成图像集合Y′，组成生成训练集(xi，y′i)，通过对抗样本配对模块对目标图像集合Y加入干扰形成干扰图像集合Y*，组成对抗训练集(xi，yi*)；S4、进行对抗训练优化模型，基于训练集通过多尺度判别器分别在不同尺度上进行判别，并对模型进行迭代训练得到最优化的模型。

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