中国画分类的改进嵌入式学习算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 10次 | 上传用户：yuany06

【摘要】

：

现有中国画分类大多只考虑了画作和类标签的相关性,忽略了画作间的关联以及特征重要度的影响.为此,提出改进的嵌入式中国画分类算法.通过微调预训练的VGG-F模型提取中国画图像特征;并提出基于互信息的嵌入式学习算法,使"友情则近,敌对则远"的嵌入式原则受到特征选择及特征重要度的影响;最后利用支持向量机对中国画进行画作艺术风格及其作者分类.实现了对样本库中10位画家中国画的识别,平均准确率为86%,相比其

【作者】

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李玉芝盛家川华斌

【机构】

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天津财经大学理工学院

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2018年05期

【关键词】

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嵌入式机器学习互信息中国画分类深度学习 embedded learningmutual informationclassification of Chin

【基金项目】

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国家自然科学基金(61502331,11701410),天津市自然科学基金(15JCQNJC00800,16JCYBJC42000),中国民航信息技术科研基地开放课题(CAAC-ITRB-201504).

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