基于DSA-BCNN的毫米波图像隐藏物检测

自动检测毫米波图像中被检人员是否携带隐藏物,是实现智能毫米波安检系统的重要技术之一。针对隐藏物在毫米波图像中的特征局部性和低辨识性问题,提出一种动态自注意力的双线性卷积神经网络,能够仅以图像级标签训练,实现图像中隐藏物的存在检测。引入自注意力机制以引导网络对隐藏物区域进行特征提取,增强网络刻画全局信息的能力;双线性池化构建的二阶特征丰富了网络对隐藏物与非检测区域的细微差异表征。实验结果验证了所提出方法对隐藏物检测的有效性,在各项评价指标上均高于其他基于卷积神经网络的方法,准确率达到93.6%。