一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机视觉图像信号处理技术领域，特别是指一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置，方法包括：选取辅助数据集，提取辅助数据集的类内差异信息，其中，所述类内差异信息指的是一种包含同一类样本之间的差异的信息；基于所述辅助数据集的中心样本以及类内差异信息，确定待扩充的目标数据集的类中心集合；基于所述目标数据集的类中心集合以及所述辅助数据集的类内差异信息，确定差异扩充样本集合。采用本发明专利技术，可以得到更好的样本扩充结果。本扩充结果。本扩充结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机视觉图像信号处理
，特别是指一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置。

技术介绍

[0002]随着社会的发展和科学技术的进步，目标识别成为这几年来科学研究的热门课题之一。现如今，在社会生活和科学研究的多个领域，目标识别的用途都非常广泛：在智慧交通方面，经常使用目标识别的技术方法判断观察到的车辆的类型以及车牌号，这样能够更加方便而且更加准确地记录违反交通法律法规的交通情况；在国家军事技术方面，目标识别技术可以使无人战机自动判断出敌机的位置甚至敌机型号，有利于做出针对性的打击策略；在自动驾驶领域，目标检测和目标识别技术能够使车辆察觉出道路情况，判断障碍物的类别，有利于制定更加灵活精准的自动驾驶策略；在公共安全方面，通过目标识别方法在监控中进行人脸识别和比对，可以快速确定犯罪嫌疑人，有利于刑侦案件的快速侦破。
[0003]在所有目标识别任务中，人脸识别目前是最广为人知的一个方向。这是因为人的面部特征具有稳定差异且人脸数据的采集过程和识别过程是非接触性的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法，其特征在于，所述方法包括：选取辅助数据集，提取辅助数据集的类内差异信息，其中，所述类内差异信息指的是一种包含同一类样本之间的差异的信息；基于所述辅助数据集的中心样本以及类内差异信息，确定待扩充的目标数据集的类中心集合；基于所述目标数据集的类中心集合以及所述辅助数据集的类内差异信息，确定差异扩充样本集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取辅助数据集，包括：基于预设的第一选取条件以及第二选取条件，为待扩充的目标数据集选取辅助数据集；其中，所述第一选取条件为辅助数据集与待扩充的目标数据集具有相同或者类似的数据分布；所述第二选取条件为辅助数据集中的样本数量大于预设数量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取辅助数据集的类内差异信息，包括：获取辅助数据集的中心样本；将所述辅助数据集中的每个样本与中心样本作差，得到与辅助数据集同样大小的类内差异数据集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述辅助数据集的中心样本以及类内差异信息，确定待扩充的目标数据集的类中心集合，包括：去除待扩充的目标数据集的类内差异数据，获取所述目标数据集中每个类别样本数据的候补类中心集合；对于目标数据集中的任一类别样本数据，计算候补类中心集合中的每个候补类中心与所述辅助数据集的中心样本的欧氏距离，得到欧氏距离，将最小欧氏距离对应的候补类中心确定为所述类别样本数据的类中心；将所有类别样本数据的类中心组成集合，得到待扩充的目标数据集的类中心集合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数据集的类中心集合以及所述辅助数据集的类内差异信息，确定差异扩充样本集合，包括：对于所述目标数据集的类中心集合中的每个类中心，依次加上所述辅助数据集的类内差异信息，得到差异扩充数据，所述差异扩充数据的数量与所述辅助数据集的类内差异信息的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷君君，罗嘉豪，杨健，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：