技术简介

一种基于深度学习的纹身图像分类方法，包括以下步骤1)样本变换1.1)仿射变换；1.2)弹性变换；1.3)遮挡模拟；1.4)白化；2)自编码预训练进使用CUDA优化后的自编码训练机对大量彩色纹身图像进行训练，得到纹身图像的一些共同地边缘信息，同时对这些图像做些挑选后用于卷积网络的第一层；3)使用自编码得到的结果对变换后的样本进行卷积网络训练。本发明有效避免受照射方向，肤色，毛发，光线，图像质量等各方面的影响、可靠性良好、实现效率较高。