[发明专利]一种基于方向特征增强的书法图像风格分类方法在审
| 申请号： | 202111182612.3 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN114118186A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张九龙;于文航;屈小娥 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 白文佳 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于方向特征增强的书法图像风格分类方法，本发明提取不同的书法风格的原始图像，将收集好的原始图像分为训练集和测试集，使用2D‑Gabor滤波器对训练集图像中的每一张图像进行八个方向的方向特征提取，然后将提取到的方向特征对原始图像进行增强，输入深度卷积神经网络中进行训练，每训练一定次数，将深度卷积神经网络在测试集上进行测试，得到测试准确率，将最高的测试准确率对应的权重参数保存下来，和深度卷积神经网络组成最终的书法风格分类器。本发明采用2D‑Gabor滤波器提取书法图像方向特征映射作为先验知识，来增强原始图像的特征表示，从而使本发明不仅具有较高的分类准确率，同时具备较好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 方向 特征 增强 书法 图像 风格 分类 方法 | ||
【主权项】：
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