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摘要:
图像识别是图像处理的重点研究领域,在测试结果难以判定以及数据集样本类别不平衡的影响下,适用于图像识别系统健壮性以及稳定性的测试技术较为欠缺.为有效测试图像识别系统,本文提出将蜕变测试方法用于图像识别系统的测试过程中,依据生成式对抗网络来生成贴近现实的衍生数据以构建适用于图像识别系统的蜕变关系,引入衍生图像质量验证方法与测试结果自动判断方法以构建面向图像识别系统的蜕变测试框架流程.最后,通过车辆识别案例研究验证本文方法的可行性与有效性.实验结果表明,本文方法能检测出图像识别系统在不同场景中的不一致行为,能有效地评估系统健壮性.
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文献信息
篇名 基于GAN的图像识别系统蜕变测试方法
来源期刊 计算机与现代化 学科
关键词 蜕变测试 图像识别 生成式对抗网络
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 图像处理|IMAGE PROCESSING
研究方向 页码范围 24-29
页数 6页 分类号 TP306
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.02.005
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
蜕变测试
图像识别
生成式对抗网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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