Vi överväger att använda överföringslärande, genom användning av djupa Convolutional Neural Networks (CNN) för bildklassificeringsproblem som uppstår i samband med säkerhetskontroll av röntgenbagage. Användningen av en djup flerskikts CNN-strategi kräver traditionellt stora mängder träningsdata för att underlätta uppbyggnaden av en komplex fullständig endto-end-funktionsextraktion, representation och klassificeringsprocess. Inom ramen för säkerhetsscreening av röntgenbilder kan därför begränsad tillgång till utbildning för särskilda föremål utgöra ett problem. För att lösa detta problem använder vi en överföring lärande paradigm så att en förtränad CNN, främst utbildad för generaliserade bild klassificering uppgifter där tillräckliga utbildningsdata finns, kan särskilt optimeras som en senare sekundär process som riktar sig specifikt denna applikation domän. För det klassiska problemet med detektering av handeldvapen uppnår vi 98.92% detekteringsnoggrannhet som överträffar tidigare arbete inom området och utvidgar dessutom vår utvärdering till en flerfaldig objektklassificeringsuppgift i detta sammanhang.
Genom att använda överföringslärande i genomsnitt visar REF att CNN-arkitekturen överträffar BoVW-funktionerna genom att uppnå 98,92 % detektionsnoggrannhet i skjutvapenklassificeringen.
Transfer learning using convolutional neural networks for object classification within X-ray baggage security imagery
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}