基于生成对抗网络的图像识别改进方法

摘要

针对低分辨率、不清晰图像识别精度较低问题,提出基于生成对抗网络(GAN)的图像识别改进方法.通过GAN中的生成模型与判别模型之间的极大极小博弈,使生成模型获得修复不清晰图像的能力,由此生成模型与一般分类网络相结合生成新网络,可从不清晰图片中提取准确的特征,提高对不清晰图像的识别精度.实验结果表明,改进方法对不清晰图像的识别精度有显著提升,对提高图像识别质量具有重要的价值.