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针对假币的特征未知以及样本数量不平衡的局限性问题,提出基于半监督辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法。辅助分类生成对抗模型可以扩充样本的数据集,经过半监督的方式训练得到分类器进行分类,实现对纸币红外特征的鉴伪。实验结果表明,该算法能提高假币鉴伪的准确率以及泛化能力。
基于辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法
【摘 要】
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针对假币的特征未知以及样本数量不平衡的局限性问题,提出基于半监督辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法。辅助分类生成对抗模型可以扩充样本的数据集,经过半监督的方式训练得到分类器进行分类,实现对纸币红外特征的鉴伪。实验结果表明,该算法能提高假币鉴伪的准确率以及泛化能力。
【机 构】
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辽宁科技大学计算机与软件工程学院
【出 处】
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辽宁科技大学学报
【发表日期】
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2021年01期
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