CN110751271A - 一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，基于传统VGG16卷积神经网络为基础，构建新卷积神经网络，并应用内容不同、分辨率大小不一的图片作为训练数据集，作为新卷积神经网络的输入，并结合新损失函数，针对新卷积神经网络进行训练，使得该网络对不同分辨率的同一图像的特征表征一致，即获得目标卷积神经网络，在实际应用中，使得同一内容图片在不同分辨率下的特征表征一致，不同内容图片之间的特征表征不同，进而拥有同一内容、不同分辨率图片之间相似度增大，不同图片之间相似度降低的优点，进而显著提升图像特征的鲁棒性。

Description

一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法
技术领域
本发明涉及一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
随着社交网站的流行，互联网中图像、视频等非结构化数据每天都在以惊人的速度增长。针对包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中使用缩略图方便、快速、准确地检索到原图，成为图像检索领域研究的热点。
缩略图图像检索技术对于提取特征的好坏有着较高的要求，如果特征无法很好地表征或有效的区别于其他图像，则很有可能导致检索失败。因此，缩略图图像的特征表征成为了缩略图图像检索的关键。现阶段多使用图像的浅层特征(如灰度值，轮廓等)或者对图像像素使用二值变换(哈希码)，进行图像的特征表示。但以上特征提取方法需要先将图像统一缩放到同一尺度，导致图像发生了严重变形，同时造成了人为的像素损失，以上问题使得缩略图与原图的特征表征相差甚远。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，使得同一内容图片在不同分辨率下的特征表征一致，不同内容图片之间的特征表征不同，进而拥有同一内容、不同分辨率图片之间相似度增大，不同图片之间相似度降低的优点。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，用于实现目标图像溯源特征的提取，包括如下步骤：
步骤A.以VGG16卷积神经网络为基础，针对第二卷积层的输出、第四卷积层的输出、第七卷积层的输出，分别对接下采样模块，且各下采样模块的下采样比例随卷积层的序号顺序降低；
同时针对第四池化层、第五池化层分别应用全局平均池化；然后将各采样模块的输出、以及第四池化层的输出、第五池化层的输出对接全连接层，最后全连接层的输出对接分类层，分类层以Cosine Loss函数作为目标函数，由此构建待训练卷积神经网络，然后进入步骤B；
步骤B.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，采用训练数据集针对待训练卷积神经网络进行训练，获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C；
步骤C.去除目标卷积神经网络中的分类层，更新目标卷积神经网络，然后进入步骤D；
步骤D.应用目标卷积神经网络，针对目标图像进行处理，由其中的全连接层输出目标图像的溯源特征向量，实现目标图像溯源特征的提取。
作为本发明的一种优选技术方案：基于目标图像溯源特征的提取，还包括如下步骤I至步骤II，用于实现两张任意尺寸图像之间相似度的获得；
步骤I.应用目标卷积神经网络，针对两张任意尺寸图像分别进行处理，获得该两张图像分别所对应的溯源特征向量，然后进入步骤II；
步骤II.针对该两张图像分别所对应的溯源特征向量进行归一化更新，然后计算该两张图像分别所对应溯源特征向量的余弦距离，即为该两张图像之间的相似度。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤B中包括如下步骤：
步骤B1.收集预设数量颜色、内容互不相同的图片，然后分别针对每一张图片，根据图像金字塔生成预设数量不同尺寸大小的图片，构成训练数据集，然后进入步骤B2；
步骤B2.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，首先应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中的分类层训练预设次数，然后应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中除分类层外的其它层训练预设次数，进而获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤A中，首先应用预设数量类别的图像，以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，针对步骤A中作为基础的VGG16卷积神经网络进行训练；然后以训练后VGG16卷积神经网络为基础，构建待训练卷积神经网络，然后进入步骤B。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤B中，以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，基于Tensorflow训练框架，采用训练数据集针对待训练卷积神经网络进行训练，获得目标卷积神经网络。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤A中，以VGG16卷积神经网络为基础，针对第二卷积层的输出、第四卷积层的输出、第七卷积层的输出，分别对接下采样模块，其中，第二卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为8*8，第四卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为4*4，第七卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为2*2。
本发明所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明所设计基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，基于传统VGG16卷积神经网络为基础，构建新卷积神经网络，并应用内容不同、分辨率大小不一的图片作为训练数据集，作为新卷积神经网络的输入，并结合新损失函数，针对新卷积神经网络进行训练，使得该网络对不同分辨率的同一图像的特征表征一致，即获得目标卷积神经网络，在实际应用中，使得同一内容图片在不同分辨率下的特征表征一致，不同内容图片之间的特征表征不同，进而拥有同一内容、不同分辨率图片之间相似度增大，不同图片之间相似度降低的优点，进而显著提升图像特征的鲁棒性。
附图说明
图1是本发明所设计卷积神经网络的架构示意图；
图2是本发明设计中两张任意尺寸图像之间相似度获得的流程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明设计了一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，用于实现目标图像溯源特征的提取，包括如下步骤A至步骤D。
步骤A.首先应用预设数量类别的图像，以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，针对VGG16卷积神经网络进行训练，诸如经过ImageNet中1000个类别的数据集进行训练；具体应用中，针对VGG16卷积神经网络中每一层的激活函数，设计选用了ReLU函数，以及针对池化层，设计选择最大池化，步长为2。
由于后续所设计卷积神经网络所对应输入图像的大小不一，导致了全连接层的输入维度不一，为了解决这一问题，同时考虑相似图像间的颜色、轮廓等特征差异不大，则以上述经过训练的VGG16卷积神经网络为基础，如图1所示，针对第二卷积层的输出、第四卷积层的输出、第七卷积层的输出，分别对接下采样模块，且各下采样模块的下采样比例随卷积层的序号顺序降低，具体诸如设计第二卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为8*8，第四卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为4*4，第七卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为2*2。
同时如图1所示，针对第四池化层、第五池化层分别应用全局平均池化；然后将各采样模块的输出、以及第四池化层的输出、第五池化层的输出对接全连接层，最后全连接层的输出对接分类层，分类层以Cosine Loss函数作为目标函数，由此构建待训练卷积神经网络，然后进入步骤B。
基于上述具体对第二卷积层输出所对接下采样模块、第四卷积层输出所对接下采样模块、以及第七卷积层输出所对接下采样模块的设计，以及第四池化层、第五池化层分别应用全局平均池化，最后将以上特征融合，形成64*64+16*128+4*256+512*2＝8192维特征向量，作为特征层的输出。为了使每一类图片的类内距离减小、类间距离增大，并具体使用了Arcface Loss作为最后的输出，实验证明，该方法能够有效提升类内特征的聚合度，增大类间特征的距离。
步骤B.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，基于Tensorflow训练框架，采用训练数据集针对待训练卷积神经网络进行训练，获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C。
实际应用当中，上述步骤B具体包括如下步骤B1至步骤B2。
步骤B1.收集预设数量颜色、内容互不相同的图片，然后分别针对每一张图片，根据图像金字塔生成预设数量不同尺寸大小的图片，构成训练数据集，然后进入步骤B2。
具体实际应用中，对于训练数据集来说，其中图片内容包含风景、人物、动物、卡通人物等不同场景图片，诸如首先收集100万张颜色、内容等不同的图片；然后每张图片根据图像金字塔生成5张不同大小的图片；最终生成100万类，500万张左右不同大小的图片，构成训练数据集。
步骤B2.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，基于Tensorflow训练框架，首先应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中的分类层训练预设次数，然后应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中除分类层外的其它层训练预设次数，进而获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C。
基于上述以Arcface Loss函数作为待训练卷积神经网络的目标函数，目标函数如下式所述：
Figure BDA0002249642460000041
其中约束条件为：
与传统的Softmax Loss函数相比，Arcface Loss函数能够将平面边界映射到超球面的角度边界，使得边界距离更加清晰。该函数的应用，能够缩小所有图片在不同尺度下的类内边界，扩大类间边界。
在本发明设计的具体应用中，采用基于BP反向传播中的具有动量的小批量梯度下降法，训练框架选用tensorflow，使用上述的目标函数对待训练卷积神经网络进行训练。其中，目标函数中的参数s为40，m为0.5，动量moutenm为0.9，学习率调整方式为step模式，batch_size为20，训练epoch为100。
步骤C.去除目标卷积神经网络中的分类层，更新目标卷积神经网络，然后进入步骤D。
即基于上述设计实施例中，所形成64*64+16*128+4*256+512*2＝8192维特征向量，作为特征层的输出，即最后一层特征层输出的8192维特征向量，即作为目标卷积神经网络的最终输出。
步骤D.应用目标卷积神经网络，针对目标图像进行处理，由其中的全连接层输出目标图像的溯源特征向量，实现目标图像溯源特征的提取。
基于上述步骤A至步骤D关于目标图像溯源特征的提取，本发明进一步设计如下步骤I至步骤II，如图2所示，用于实现两张任意尺寸图像之间相似度的获得。
步骤I.应用目标卷积神经网络，针对两张任意尺寸图像分别进行处理，获得该两张图像分别所对应的溯源特征向量，然后进入步骤II。
步骤II.针对该两张图像分别所对应的溯源特征向量进行归一化更新，然后计算该两张图像分别所对应溯源特征向量的余弦距离，即为该两张图像之间的相似度。
实际应用中，即基于上述设计实施例，两张图像分别经过目标卷积神经网络、输出8192维特征向量，针对各张图像分别所对应的8192维特征向量，进行特征归一化更新，然后计算该两张图像分别所对应溯源特征向量的余弦距离，即为该两张图像之间的相似度。
上述技术方案所设计基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，基于传统VGG16卷积神经网络为基础，构建新卷积神经网络，并应用内容不同、分辨率大小不一的图片作为训练数据集，作为新卷积神经网络的输入，并结合新损失函数，针对新卷积神经网络进行训练，使得该网络对不同分辨率的同一图像的特征表征一致，即获得目标卷积神经网络，在实际应用中，使得同一内容图片在不同分辨率下的特征表征一致，不同内容图片之间的特征表征不同，进而拥有同一内容、不同分辨率图片之间相似度增大，不同图片之间相似度降低的优点，进而显著提升图像特征的鲁棒性。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (6)

1.一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，用于实现目标图像溯源特征的提取，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A.以VGG16卷积神经网络为基础，针对第二卷积层的输出、第四卷积层的输出、第七卷积层的输出，分别对接下采样模块，且各下采样模块的下采样比例随卷积层的序号顺序降低；
同时针对第四池化层、第五池化层分别应用全局平均池化；然后将各采样模块的输出、以及第四池化层的输出、第五池化层的输出对接全连接层，最后全连接层的输出对接分类层，分类层以Cosine Loss函数作为目标函数，由此构建待训练卷积神经网络，然后进入步骤B；
步骤B.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，采用训练数据集针对待训练卷积神经网络进行训练，获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C；
步骤C.去除目标卷积神经网络中的分类层，更新目标卷积神经网络，然后进入步骤D；
步骤D.应用目标卷积神经网络，针对目标图像进行处理，由其中的全连接层输出目标图像的溯源特征向量，实现目标图像溯源特征的提取。
2.根据权利要求1所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，其特征在于：基于目标图像溯源特征的提取，还包括如下步骤I至步骤II，用于实现两张任意尺寸图像之间相似度的获得；
步骤I.应用目标卷积神经网络，针对两张任意尺寸图像分别进行处理，获得该两张图像分别所对应的溯源特征向量，然后进入步骤II；
步骤II.针对该两张图像分别所对应的溯源特征向量进行归一化更新，然后计算该两张图像分别所对应溯源特征向量的余弦距离，即为该两张图像之间的相似度。
3.根据权利要求1所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，其特征在于，所述步骤B中包括如下步骤：
步骤B1.收集预设数量颜色、内容互不相同的图片，然后分别针对每一张图片，根据图像金字塔生成预设数量不同尺寸大小的图片，构成训练数据集，然后进入步骤B2；
步骤B2.以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，首先应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中的分类层训练预设次数，然后应用训练数据集针对待训练卷积神经网络中除分类层外的其它层训练预设次数，进而获得目标卷积神经网络，然后进入步骤C。
4.根据权利要求1或3所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，其特征在于，所述步骤A中，首先应用预设数量类别的图像，以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，针对步骤A中作为基础的VGG16卷积神经网络进行训练；然后以训练后VGG16卷积神经网络为基础，构建待训练卷积神经网络，然后进入步骤B。
5.根据权利要求1或3所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，其特征在于，所述步骤B中，以不同内容的图像归为不同类，同一内容所对应的不同尺寸图像归为相同类的规则，基于Tensorflow训练框架，采用训练数据集针对待训练卷积神经网络进行训练，获得目标卷积神经网络。
6.根据权利要求1所述一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，其特征在于：所述步骤A中，以VGG16卷积神经网络为基础，针对第二卷积层的输出、第四卷积层的输出、第七卷积层的输出，分别对接下采样模块，其中，第二卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为8*8，第四卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为4*4，第七卷积层输出对接下采样模块的下采样比例为2*2。
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