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一种基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法

摘要

一种基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法,属于计算机图像处理技术领域。技术方案步骤如下:提取训练样本LBP特征,计算每类样本中LBP特征每一维的扩散范围,在扩散范围内按均匀分布随机生成多组虚拟样本,将原始训练样本分别加入多组虚拟样本中并训练多个基分类器,基于集成学习思想得到最终的强分类器,对测试样本分类得到来源鉴别准确率。有益效果是:本发明所述的基于虚拟样本集成学习的图像来源鉴别方法用有效的虚拟样本增加训练样本的数量,并用集成学习的思想对分类结果进行整合,从而提升了训练样本不足情况下的相机型号来源鉴别准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN110188828A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN201910470527.3

  • 发明设计人 王波;张玉涵;

    申请日2019-05-31

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21235 大连智高专利事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人马庆朝

  • 地址 116023 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2024-02-19 13:58:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190531

    实质审查的生效

  • 2019-08-30

    公开

    公开

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