技术总结
本发明公开了一种图像分类器建立方法及装置，包括：获取样本图片集，样本图片集中包含含目标图像的正样本和不含目标图像的负样本；对样本图片集中的样本图片进行变形处理，得到扩充后的样本图片集；根据扩充后的样本图片集和深度卷积神经网络模型，获得针对目标图像的分类器；其中，深度卷积神经网络模型中对卷积层的输出进行归一化处理。通过上述方法，只需人工标识有限的样本图片集，之后再对有限的样本图片集进行扩充，从而扩大了样本数量，提高了分类器的准确性，此外，采用深度卷积神经网络模型进一步提高了分类器的识别精度，因此，本方案能够提供一种识别精度更高的针对目标图像的分类器。
技术研发人员：刘想;华锦芝;王宇;潘岑蕙;张莉敏;冯亮
受保护的技术使用者：中国银联股份有限公司
文档号码：201611121222
技术研发日：2016.12.08
技术公布日：2017.06.09