【摘 要】
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为了提高国画检索效率,应用SVM算法对鞍马画、花鸟画、人物画、竹子画和山水画等国画进行分类。首先通过对收集的国画样本进行预处理;其次,利用人眼对颜色的划分特点,把RGB模
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为了提高国画检索效率,应用SVM算法对鞍马画、花鸟画、人物画、竹子画和山水画等国画进行分类。首先通过对收集的国画样本进行预处理;其次,利用人眼对颜色的划分特点,把RGB模式图像转化为HSV模式,对其H、S、V分量进行非等间隔量化,组成一维特征向量,同时结合惯性比形成图像颜色特征信息,使用灰度共生矩阵算法获取纹理特征信息;最后,通过对比网格搜索、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)的参数寻优方法,应用网格搜索法对国画图像进行分类,并对比了BP神经网络和判别分析算法的分类效果,SVM的正确率高达97%以上,试验结果表明SVM在国画分类应用是有效和可行的。
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