基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)是目前热门的生成式模型.深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional GAN,DCGAN)在传统生成对抗网络的基础上,引入卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)进行无监督训练;条件生成对抗网络(Conditional GAN,CGAN)在GAN的基础上加上条件扩展为条件模型.结合深度卷积生成对抗网络和条件生成对抗网络的优点,建立条件深度卷积生成对抗网络模型(Conditional-DCGAN,C-DCGAN),利用卷积神经网络强大的特征提取能力,在此基础上加以条件辅助生成样本,将此结构再进行优化改进并用于图像识别中,实验结果表明,该方法能有效提高图像的识别准确率.