【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为基于图像的大数据分析方法。
技术介绍
1、图像处理是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像处理涉及多个领域，如计算机视觉、机器学习、人工智能、模式识别等。图像处理的应用场景非常广泛，如医学影像、生物识别、智能监控、遥感解译等。
2、随着信息技术的发展，图像数据的规模和复杂度不断增加，给图像处理带来了新的挑战和机遇。传统的图像处理方法往往依赖于人工设计的特征和规则，无法适应大规模、多样性和动态性的图像数据。因此，基于大数据技术的图像处理方法应运而生，利用大数据平台和工具，对海量的图像数据进行高效、准确和智能的处理和分析；
3、为此我们提出基于图像的大数据分析方法。
技术实现思路
1、本专利技术是一种基于图像的大数据分析方法，能够对不同来源或不同模态的图像数据进行高效、准确和智能的处理和分析，提高图像数据的质量和可用性。本专利技术利用对抗自编码器、自注意力机制、神经架构搜索、贝叶斯神经网络等先进的机器学习和人工智能技术，实现了图像数据的获取、处理、分析、展示等一系列步骤，解决了传统图像处理方法在大数据环境下的局限性和不足。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于图像的大数据分析方法，包括基于对抗自编码器技术的数据增强方法和图像融合算法，对不同来源或不同模态的图像数据进行分析和处理，包括以下步骤：
3、步骤1：从不同来源或不同模态的图像数据集中选择两张或
4、步骤2：对输入图像进行预处理，包括对齐、裁剪、缩放操作，使输入图像具有相同的尺寸和分辨率；
5、步骤3：基于对抗自编码器模型，将输入图像编码为低维向量，并基于对抗训练来约束解码器生成与输入图像相似但不完全相同的新图像，作为输出图像；
6、步骤4：基于自注意力机制，从输出图像中提取出最重要或者最相关的局部特征，并将其组合成全局特征向量；
7、步骤5：基于神经架构搜索算法，从预定义的候选空间中，自动寻找网络结构和参数；
8、步骤6：基于贝叶斯神经网络，对所设计的模型进行训练，并给出模型的预测结果以及其置信度或者可靠度；
9、步骤7：基于重构算法，根据全局特征向量重构出一张或者多张具有新的视觉效果和表达能力的输出图像；
10、步骤8：对输出图像进行后处理，包括滤波、增强、压缩操作，提高输出图像的质量和可用性；
11、步骤9：将输出图像作为增强后的数据，添加到原始数据集中，或者作为新的数据集使用。
12、优选的，所述从不同来源或不同模态的图像数据集中选择两张或者多张图像，作为输入图像的步骤包括根据输入图像的内容、风格、质量、标签信息进行筛选和排序，并根据预设的条件或者用户的需求进行选择。
13、优选的，所述齐是指通过矩阵或者函数，包括仿射变换、透视变换，改变输入图像的位置、方向、大小，使输入图像在同一坐标系下具有相同的参考点或者参考线；
14、所述裁剪是指通过规则或者算法，包括矩形框、椭圆框、轮廓检测，去除输入图像中无关或者冗余的部分；
15、所述缩放是指通过公式或者规则，包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值，改变输入图像的尺寸和分辨率。
16、优选的，所述对抗自编码器模型包括编码器组件、解码器组件、判别器组件和损失函数组件；
17、其中，编码器组件将输入图像编码为低维向量，并输出给解码器组件和判别器组件；
18、解码器组件将编码器组件输出的低维向量解码为新的图像，并输出给判别器组件和损失函数组件；
19、判别器组件判断解码器组件输出的新图像是否与输入图像相似，并输出给损失函数组件；
20、损失函数组件计算解码器组件输出的新图像与输入图像之间的差异，并根据差异调整编码器组件、解码器组件和判别器组件的参数；
21、还包括对抗损失函数，所述对抗损失函数使解码器组件生成与输入图像相似的新图像，而判别器组件区分输入图像和新图像的损失函数，其形式为：ladv＝ex～pdata(x)[logd(x)]+ez～pz(z)[log(1-d(g(z)))]其中，x表示输入图像，z表示随机噪声向量，pdata(x)表示输入图像的真实分布，pz(z)表示随机噪声向量的先验分布，g(z)表示解码器组件输出的新图像，d(x)表示判别器组件对输入图像的判断概率。
22、优选的，所述自注意力机制经计算输入序列中每个元素与其他元素之间的相似度或者权重，并根据权重加权求和得到输出序列；
23、自注意力机制从输出图像中提取局部特征，并将其组合成全局特征向量；将输出图像通过卷积神经网络(cnn)进行特征提取，得到特征映射矩阵；
24、将该特征映射矩阵分别乘以三个不同的权重矩阵，得到三个不同的特征映射矩阵，分别为查询矩阵、键矩阵和值矩阵；
25、将查询矩阵和键矩阵进行点积运算，并进行归一化处理，得到注意力权重矩阵；
26、将注意力权重矩阵和值矩阵进行点积运算，得到输出特征映射矩阵；
27、将输出特征映射矩阵进行平均池化或者最大池化，得到全局特征向量。
28、优选的，所述神经架构搜索(nas)基于搜索算法自动地设计深度神经网络结构和参数，将网络结构和参数作为搜索空间中的变量，将网络的效果和性能作为搜索目标或者评价标准，基于搜索算法，包括进化算法、强化学习、贝叶斯优化，在搜索空间中寻找网络结构和参数；
29、神经架构搜索(nas)设计适合图像融合的深度神经网络结构和参数；
30、定义候选空间，包括网络结构单元或者操作，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数和批量归一化；
31、定义搜索策略，包括搜索策略，包括搜索算法、搜索目标、搜索约束；
32、基于搜索策略在候选空间中进行搜索，得到候选的网络结构和参数；
33、基于评价指标，包括准确率、召回率、f1值，对候选的网络结构和参数进行评价，并选择网络结构和参数。
34、优选的，所述贝叶斯神经网络对所设计的模型进行训练，并给出模型的预测结果以及其置信度或者可靠度；
35、基于先验分布来初始化网络中的参数，并根据输入数据和输出标签来计算似然函数；
36、基于贝叶斯定理来计算后验分布，即参数在给定数据和标签下的条件概率分布；
37、基于近似推断方法，包括变分推断、马尔可夫链蒙特卡罗(mcmc)采样，来从后验分布中采样出参数值；
38、基于参数值来对新的输入数据进行预测，并给出预测结果以及其置信区间或者方差。
39、优选的，所述重构算法根据全局特征向量重构出一张或者多张具有新的视觉效果和表达能力的输出图像，包括以下步骤：
40、定义生成器组件，包括解码器组件和重构损失函数组件；
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【技术保护点】
1.基于图像的大数据分析方法，包括基于对抗自编码器技术的数据增强方法和图像融合算法，对不同来源或不同模态的图像数据进行分析和处理，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述从不同来源或不同模态的图像数据集中选择两张或者多张图像，作为输入图像的步骤包括根据输入图像的内容、风格、质量、标签信息进行筛选和排序，并根据预设的条件或者用户的需求进行选择。
3.根据权利要求2所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述对齐是指通过矩阵或者函数，包括仿射变换、透视变换，改变输入图像的位置、方向、大小，使输入图像在同一坐标系下具有相同的参考点或者参考线；
4.根据权利要求3所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述对抗自编码器模型包括编码器组件、解码器组件、判别器组件和损失函数组件；
5.根据权利要求4所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述自注意力机制经计算输入序列中每个元素与其他元素之间的相似度或者权重，并根据权重加权求和得到输出序列；
6.根据权利要求5所述的基于图像的大数据
7.根据权利要求6所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述贝叶斯神经网络对所设计的模型进行训练，并给出模型的预测结果以及其置信度或者可靠度；
8.根据权利要求7所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述重构算法根据全局特征向量重构出一张或者多张具有新的视觉效果和表达能力的输出图像，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述滤波是指通过滤波器或者算法，包括高斯滤波、中值滤波、双边滤波、小波变换，消除输出图像中的噪声或者模糊；
...【技术特征摘要】
1.基于图像的大数据分析方法，包括基于对抗自编码器技术的数据增强方法和图像融合算法，对不同来源或不同模态的图像数据进行分析和处理，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述从不同来源或不同模态的图像数据集中选择两张或者多张图像，作为输入图像的步骤包括根据输入图像的内容、风格、质量、标签信息进行筛选和排序，并根据预设的条件或者用户的需求进行选择。
3.根据权利要求2所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述对齐是指通过矩阵或者函数，包括仿射变换、透视变换，改变输入图像的位置、方向、大小，使输入图像在同一坐标系下具有相同的参考点或者参考线；
4.根据权利要求3所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述对抗自编码器模型包括编码器组件、解码器组件、判别器组件和损失函数组件；
5.根据权利要求4所述的基于图像的大数据分析方法，其特征在于：所述自注意力机制经计算输入序列中每个元素与其他元素...
【专利技术属性】
技术研发人员：索强，于天宇，任舟，潘彦，张梦华，孙贤德，
申请(专利权)人：上海望繁信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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