| 基于半监督深度生成对抗网络的图像识别方法 |
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| 引用本文： | 曾琦,向德华,李宁,肖红光.基于半监督深度生成对抗网络的图像识别方法[J].测控技术,2019,38(8):37-42. |
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| 作者姓名： | 曾琦 向德华 李宁 肖红光 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙,410114;湖南省计量检测研究院,湖南长沙,410014 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金项目（41201468）；国家公益性行业科研专项（201510003-5） |
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| 摘 要： | 基于生成对抗网络的图像识别方法拥有很高的识别率,但训练时需要大量有标签样本,在有标签样本较少的情况时识别效果不佳。针对这个问题,结合深度卷积生成对抗网络和半监督生成对抗网络的特点建立半监督深度生成对抗网络。根据有标签样本和无标签样本分布,模型生成拟合真实分布的样本输入并训练分类器,增加了训练样本数从而提升识别率。将模型优化调整并进行图像识别实验,结果表明,该方法仅用少量有标签样本即可实现准确的图像识别。
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| 关 键 词： | 生成对抗网络 半监督 深度卷积网络 图像识别 |
Image Recognition Based on Semi Supervised Deep Convolutional Generative Adversarial Networks |
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| ZENG Qi,XIANG De-hua,LI Ning,XIAO Hong-guang.Image Recognition Based on Semi Supervised Deep Convolutional Generative Adversarial Networks[J].Measurement & Control Technology,2019,38(8):37-42. |
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| Authors: | ZENG Qi XIANG De-hua LI Ning XIAO Hong-guang |
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| Affiliation: | (School of Computer&Communication Engineering,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China;Hunan Institute of Metrology and Test,Changsha 410014,China) |
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| Abstract: | ZENG Qi;XIANG De-hua;LI Ning;XIAO Hong-guang(School of Computer&Communication Engineering,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China;Hunan Institute of Metrology and Test,Changsha 410014,China) |
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| Keywords: | GAN semi supervised deep convolutional networks image recognition |
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