图像处理中基于改进YOLO的ROI提取算法研究

陈景柱; 鲍玉斌

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图像处理中基于改进YOLO的ROI提取算法研究

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在数字图像加密的研究中由于存在数据量大、冗余度高等特点,这使当前的网络环境下传统的将整张数字图像进行加密的算法不能满足用户的要求.因此,图像感兴趣区域提取算法成为了图像加密技术研究中的重点问题.为了能够实现兼顾高效率和高精度的感兴趣区域提取,通过加入新的卷积核,并通过对超参数和池化层的重新设定等提出了基于改进YOLO的感兴趣区域提取算法.实验结果表明,改进算法能够满足图像中目标对象高效率和高精度的检测,并同时达到了实时性和鲁棒性要求.

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来源
《数学的实践与认识》 |2020年第22期|179-185|共7页
作者
陈景柱; 鲍玉斌;
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作者单位

东北大学计算机科学与工程学院国家级计算机实验教学示范中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类加密与解密;人工智能理论;
关键词
YOLO算法; 感兴趣区域; 图像加密; 深度学习;

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