ABSTRACT Att automatiskt erkänna förbjudna föremål är av stor betydelse för intelligent säkerhetskontroll av röntgenbagage. Konvolutionella neurala nätverk (CNN), med stöd av stora träningsdata, har verifierats som kraftfulla modeller som på ett tillförlitligt sätt kan upptäcka de förväntade objekten i bilder. Därför kräver byggandet av en specifik CNN-modell som fungerar tillförlitligt på förbjuden objektdetektering också stora mängder märkta objektbildsdata. Tyvärr är den nuvarande databasen för röntgenbagage inte tillräckligt stor när det gäller räkning och mångfald för CNN-modellutbildning. I detta dokument föreslår vi en ny metod för Röntgen förbjuden objektdataförstärkning med hjälp av generativa kontradiktoriska nätverk (GAN). De förbjudna föremålen är först extraheras från röntgenbagage bilder med hjälp av en K-nearest granne matting schema. Därefter, poserna av den erhållna objekt bilder uppskattas med hjälp av ett utrymme rektangulärt koordinatsystem och kategoriseras i fyra eller åtta klasser för att bygga en utbildningsdatabas. För att generera realistiska prover tillförlitligt, olika GAN modeller utvärderas med hjälp av Frechet Inception Avstånd poäng, och några viktiga tips för att hantera GAN utbildning i röntgen förbjuden objekt bildgenerering rapporteras. Slutligen, för att kontrollera om de genererade bilderna tillhör motsvarande klass eller inte, genomförs ett korsvalideringssystem baserat på en CNN-modell. De experimentella resultaten visar att de flesta av de genererade bilderna kan klassificeras korrekt av CNN-modellen. Detta innebär att de genererade förbjudna objektbilder kan användas som utökade prover för att öka en röntgenbild databas. INDEX TERMS Dataförstärkning, generativa kontrariska nätverk, bildgenerering, förbjudet objekt, röntgenbild.
Arbetet med REF alternativt försöker dataförstärkning baserad på en Generative Adversarial Network (GAN) metod men genererar syntetiska förbjudna objekt i isolering snarare än i en full belamrad röntgen säkerhetsbild.
Data Augmentation for X-Ray Prohibited Item Images Using Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}