毫米波具有能夠穿透人體衣物探測(cè)到隱匿物,又對(duì)人體無(wú)輻射危害的特點(diǎn),因此將毫米波人體成像用于安檢已成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外安檢領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。本論文主要研究基于深度學(xué)習(xí)和圖像補(bǔ)全的毫米波人體圖像異物檢測(cè)和定位方法。因?yàn)閲?guó)際上沒(méi)有公開(kāi)的毫米波安檢圖像數(shù)據(jù)集,本碩士論文的工作全部基于中科院上海微系統(tǒng)所提供的主動(dòng)毫米波人體安檢圖像數(shù)據(jù)集。本論文的主要研究工作有:1)基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像補(bǔ)全:應(yīng)用深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）學(xué)習(xí)訓(xùn)練集圖像特征并生成與訓(xùn)練集圖像非常接近的新圖像,用以實(shí)現(xiàn)圖像區(qū)域補(bǔ)全;應(yīng)用窮舉法,即將人體圖像中可能存在異物的大區(qū)域劃分成小區(qū)域,將小區(qū)域依次挖掉并補(bǔ)全。補(bǔ)全完成后,得到一張未攜帶異物的毫米波人體圖像。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理,構(gòu)建DCGAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),調(diào)節(jié)參數(shù),使用TensorFlow框架成功訓(xùn)練了針對(duì)毫米波人體圖像的DCGAN網(wǎng)絡(luò),并利用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)和窮舉法實(shí)現(xiàn)了圖像補(bǔ)全。2)通過(guò)對(duì)比補(bǔ)全前后的兩張圖像實(shí)現(xiàn)異物檢測(cè)與定位。在實(shí)現(xiàn)對(duì)比的過(guò)程中,我們應(yīng)用SAR圖像變化檢測(cè)方法和圖像相似度檢... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單個(gè)神經(jīng)元的構(gòu)造[27]

第二章 毫米波人體圖像異物檢測(cè)與定位方法11圖2.3 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與局部連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比在圖 2.3 中，可以看到全連接和局部連接的區(qū)別。左圖中一個(gè)神經(jīng)元與上層輸出的每一個(gè)值都產(chǎn)生連接，此時(shí)的參數(shù)集合(W,b)包含的參數(shù)數(shù)量非常大，這也會(huì)導(dǎo)致在使用反向傳播算法時(shí)訓(xùn)練參數(shù)過(guò)多的問(wèn)題。而在右圖中，一個(gè)神經(jīng)元與上層的部分輸出值產(chǎn)生連接，這時(shí)的參數(shù)集合(W,b)明顯變小，訓(xùn)練也變得容易。權(quán)值共享：在圖 2.3 所示的局部連接中，不同顏色的神經(jīng)元分別連接著上層輸出圖像的局部值

用來(lái)生成非常接近訓(xùn)練集的新圖像。圖 2.4 簡(jiǎn)單的描述了對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的框架以及訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)過(guò)程。圖2.4 對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)框架[20]公式（2-13）是對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理的數(shù)學(xué)描述：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行毫米波圖像違禁物體定位[J]. 姚家雄,楊明輝,朱玉琨,吳亮,孫曉瑋.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2017(03)
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[3]二值圖像膨脹腐蝕的快速算法[J]. 鄧仕超,黃寅.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(05)
[4]基于相對(duì)熵的多屬性決策排序方法[J]. 趙萌,邱菀華,劉北上.  控制與決策. 2010(07)
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博士論文
[1]SAR圖像配準(zhǔn)及變化檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 熊博蒞.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012

碩士論文
[1]毫米波隱匿危險(xiǎn)品成像的圖像識(shí)別算法研究[D]. 戴玲.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]毫米波主動(dòng)成像在人體隱匿違禁物品檢查中的應(yīng)用[D]. 張燕洪.南京理工大學(xué) 2015
[3]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毫米波圖像目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 施榮.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)漢字識(shí)別系統(tǒng)[D]. 劉欣.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[5]被動(dòng)毫米波圖像中人體隱匿違禁物品識(shí)別研究[D]. 嚴(yán)江江.南京理工大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3315284