[發明專利]一種基于生成對抗網絡的異常檢測方法有效
| 申請號： | 201711032917.X | 申請日： | 2017-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN108009628B | 公開（公告）日： | 2020-06-05 |
| 發明（設計）人： | 應娜;蔣威;郭春生;黃鐸;王金華 | 申請（專利權）人： | 杭州電子科技大學 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江千克知識產權代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市杭*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 生成 對抗 網絡 異常 檢測 方法 | ||
1.一種基于生成對抗網絡的異常檢測方法，其特征在于，包括步驟：
S1：處理語義分割圖像數據集，得到滿足原始圖像的數據集和Mask圖像的數據集；
S2：建立包括生成網絡和鑒別網絡的異常檢測生成對抗網絡結構；
S3：訓練所述滿足原始圖像的數據集和Mask圖像的數據集，得到異常檢測的生產對抗網絡模型；
S4：輸入原始圖像，得到特定異常類型的圖像；
所述步驟S3具體實施步驟如下：
S3.1：鑒別網絡輸出關于異常部分圖像占Mask圖像的第一真假可能性和網絡中間層特征參數；
S3.2：生成網絡生成異常部分圖像，輸入所述異常部分圖像到鑒別網絡，輸出關于異常部分圖像的異?？赡苄?；輸入Mask圖像到鑒別網絡，輸出關于Mask圖像的真實可能性和真實圖像特征參數，并更新鑒別網絡的鑒別網絡參數；
S3.3：再次輸入異常部分圖像到鑒別網絡，輸出關于異常部分圖像的異?？赡苄院彤惓D像特征參數，并更新生成網絡的生成網絡參數。
2.如權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡的異常檢測方法，其特征在于：
所述原始圖像的數據集還進行異常類型的制定。
3.如權利要求1所述的一種基于生成對抗網絡的異常檢測方法，其特征在于：
所述生成網絡，包括提取特征網絡和圖像生成網絡；
所述鑒別網絡，用于保證網絡訓練可靠性。
4.如權利要求3所述的一種基于生成對抗網絡的異常檢測方法，其特征在于：
所述生成網絡，結構中包含卷積層，反卷積層，LR層以及B層；
所述鑒別網絡，結構中包含卷積層，LR層以及B層。
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