[發(fā)明專利]基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法

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• 申請日: 2017-07-07
• 公開（公告）號: CN107358193A
• 公開（公告）日: 2017-11-17
• 發(fā)明（設計）人: 呂艷潔;李晶晶
• 申請（專利權）人: 南京天數信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

一、獲得皮膚真菌圖像集，并對所述皮膚真菌圖像集內的圖像進行預處理；

二、利用InceptionV3+卷積層提取所述皮膚真菌圖像集內預處理后圖像的圖像特征；

三、構建兩層全連接網絡，并利用提取圖像特征訓練所述兩層全連接網絡，從而形成基于皮膚真菌圖像的預測模型；

四、利用所述預測模型對新的皮膚真菌圖像進行真菌類別預測。

2.根據權利要求1所述的基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：步驟一具體包括如下步驟：

將所述皮膚真菌圖像集內圖像的bmp格式轉換為jpg格式；

對格式轉換后的圖像進行去噪處理。

3.根據權利要求1所述的基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：在步驟二中，具體包括如下步驟：

讀取InceptionV3+網絡；

將預處理后的皮膚真菌圖像集輸入所述InceptionV3+網絡，其卷積層的輸出即為自動提取的圖像特征。

4.根據權利要求1所述的基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：在步驟三中，具體包括如下步驟：

構建第一層全連接網絡，并采用relu激活，以設定的概率丟棄部分網絡節(jié)點，以防止過擬合；

構建第二層全連接網絡，并采用softmax激活；

利用Adam優(yōu)化器訓練兩層全連接網絡。

5.根據權利要求4所述的基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：在利用Adam優(yōu)化器訓練兩層全連接網絡步驟中具體包括如下步驟：

輸入步驟二提取的圖像特征，并使用交叉熵作為優(yōu)化目標；

利用Adam優(yōu)化器進行優(yōu)化，并進行若干次迭代后得到訓練好的全連接網絡，從而形成基于皮膚真菌圖像的預測模型。

6.根據權利要求1所述的基于InceptionV3+全連接網絡的皮膚真菌識別檢測方法，其特征在于：在步驟四中，具體包括如下步驟：

對新的皮膚真菌圖像根據步驟一進行數據預處理，并根據步驟二提取圖像特征；

利用所述預測模型根據所述新的皮膚真菌圖像的圖像特征進行真菌類別預測，并輸出預測結果。