[發明專利]圖像異常檢測方法、裝置和電子設備有效
| 申請號: | 202010036192.7 | 申請日: | 2020-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN111260620B | 公開(公告)日: | 2023-08-18 |
| 發明(設計)人: | 唐庭龍;劉慧;夏平;任強;吳義熔 | 申請(專利權)人: | 三峽大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/088;G06N3/094 |
| 代理公司: | 北京興智翔達知識產權代理有限公司 11768 | 代理人: | 張玉梅 |
| 地址: | 443002*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 異常 檢測 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種圖像異常檢測方法,其特征在于,包括:
確定待檢測圖像;
將所述待檢測圖像輸入至圖像異常檢測模型,得到所述圖像異常檢測模型輸出的第一潛在空間向量和第二潛在空間向量;其中,所述第一潛在空間向量和所述第二潛在空間向量分別為所述圖像異常檢測模型對所述待檢測圖像和第一重構圖像進行降維得到的,所述第一重構圖像是對所述第一潛在空間向量進行解碼重構得到的;所述圖像異常檢測模型是基于正樣本圖像訓練得到的;
基于所述第一潛在空間向量和所述第二潛在空間向量,確定所述待檢測圖像的異常檢測結果;
所述圖像異常檢測模型包括依次連接的第一生成器和第二生成器;其中所述第一生成器包括第一編碼層和第一解碼層,所述第二生成器包括第二編碼層和第二解碼層;
所述將所述待檢測圖像輸入至圖像異常檢測模型,得到所述圖像異常檢測模型輸出的第一潛在空間向量和第二潛在空間向量,具體包括:
將所述待檢測圖像輸入至所述第一編碼層,得到所述第一編碼層輸出的所述第一潛在空間向量;
將所述第一潛在空間向量輸入至所述第一解碼層,得到所述第一解碼層輸出的第一重構圖像;
將所述第一重構圖像輸入至所述第二編碼層,得到所述第二編碼層輸出的所述第二潛在空間向量;
將所述第二潛在空間向量輸入至所述第二解碼層,得到所述第二解碼層輸出的第二重構圖像;
所述圖像異常檢測模型是基于正樣本圖像和所述正樣本圖像對應的第二重構圖像,以及判決器訓練得到的,所述圖像異常檢測模型和所述判決器構成生成對抗網絡;
其中,所述判決器用于判斷所述第二重構圖像的真實性。
2.根據權利要求1所述的圖像異常檢測方法,其特征在于,所述生成對抗網絡的損失函數包括編碼損失函數、重構損失函數和對抗損失函數中的至少一種;
其中,所述編碼損失函數是基于所述第一編碼層和所述第二編碼層的輸出確定的;
所述重構損失函數是基于所述正樣本圖像和所述正樣本圖像對應的第二重構圖像確定的;
所述對抗損失函數是基于所述判決器針對于所述正樣本圖像的輸出,以及所述判決器針對于所述正樣本圖像對應的第二重構圖像的輸出確定的。
3.根據權利要求2所述的圖像異常檢測方法,其特征在于,所述編碼損失函數Lenc表示為如下公式:
式中,為期望值,x為所述正樣本圖像,G1為所述第一生成器,為所述第一編碼層,為所述第二編碼層;
所述重構損失函數Lcon表示為如下公式:
式中,G2為所述第二生成器;
所述對抗損失函數Ladv表示為如下公式:
式中,f為所述判決器。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的圖像異常檢測方法,其特征在于,所述基于所述第一潛在空間向量和所述第二潛在空間向量,確定所述待檢測圖像的異常檢測結果,具體包括:
計算所述第一潛在空間向量和所述第二潛在空間向量之間的距離,作為所述待檢測圖像的異常分數;
基于所述異常分數以及預設分數閾值,確定所述異常檢測結果。
5.根據權利要求1至3中任一項所述的圖像異常檢測方法,其特征在于,所述待檢測圖像為包含有手寫數字的圖像;
所述異常檢測結果表示所述待檢測圖像所包含的手寫數字是否存在異常。
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