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基于生成对抗网络的安防数据补全论文

摘要：随着信息技术的飞速发展，安防数据在维护社会安全、预防和打击犯罪等方面发挥着越来越重要的作用。然而，在实际应用中，安防数据往往存在缺失和不完整的问题，这对数据分析的准确性和效率产生了严重影响。生成对抗网络（GAN）作为一种深度学习技术，在数据补全领域展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于生成对抗网络的安防数据补全方法，以提高安防数据的质量和应用价值。

关键词：生成对抗网络；安防数据；数据补全；深度学习

一、引言

随着社会的快速发展，公共安全的重要性日益凸显。安防数据作为维护社会安全的重要基础，其质量和完整性对数据分析的准确性和效率有着直接影响。然而，在实际的