论文摘要
国画图像分类是数字化艺术作品管理系统的重要组成部分。为了获取国画的整体风格和局部笔触特征,提出一种融合全局与局部特征的国画图像分类算法。首先提出提取国画全局特征和局部特征的方法,通过学习卷积神经网络(CNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)并行组成的网络模型,为图像返回描述其整体风格和局部笔触特点的特征。然后,提出一种并联分类策略,融合两种特征,将其送入Softmax分类器实现分类。在文中所构建的包含1015幅国画作品的数据集上的实验结果表明,所提方法在五类图像上取得很好的分类效果,分类精度达到96%,比单一使用卷积神经网络和长短时记忆神经网络实现分类精度分别高5%和8%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李大湘,张玥
关键词: 图像分类,卷积神经网络,长短时记忆神经网络
来源: 现代计算机 2019年34期
年度: 2019
分类: 信息科技,哲学与人文科学
专业: 美术书法雕塑与摄影,计算机软件及计算机应用
单位: 西安邮电大学通信与信息工程学院,电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
基金: 陕西省科技创新创业双导师制项目(No.2019JM-604),陕西省国际合作交流项目(No.2017KW-013)
分类号: TP391.41;J212
页码: 45-49
总页数: 5
文件大小: 1735K
下载量: 75
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