基于三通道卷积神经网络的纹身图像检测算法

• 作者: 唐祎玲 徐少平 江顺亮 葛芸 许庆勇
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 纹身图像 图像检测
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 2705-2711
• 页数: 7页
• 分类号: TP341.41
• 字数: 6984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2705

摘要

针对纹身图像的特点和卷积神经网络(CNN)在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题,提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法,并进行了三方面的改进工作.首先,针对纹身图像的特点改进图像预处理方案;其次,设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取,并对特征建立索引,有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力,实现了对纹身图像的高效检测;最后,通过两个数据集验证了算法的泛化能力.实验结果表明,对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点,纹身图像正确率提高0.29个百分点.在所提预处理方案下,提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势,正确率从NIST公布的最优值96.3％提高到99.1％,提高了2.8个百分点;相对于传统的CNN算法,正确率从98.8％提高到99.1％,提高了0.3个百分点.在Flickr数据集上也有相应的性能提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江顺亮	南昌大学信息工程学院	72	456	11.0	17.0
2	徐少平	南昌大学信息工程学院	85	417	11.0	17.0
3	唐祎玲	南昌大学信息工程学院	30	110	6.0	9.0
4	葛芸	南昌大学信息工程学院	8	55	4.0	7.0
5	许庆勇	南昌大学信息工程学院	17	78	4.0	8.0