基于多尺度CNN特征的国画图像分类算法

来源 :西安邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmjmengm1988
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为了捕获国画图像的局部表现手法而实现风格分类,提出一种基于多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)特征的国画图像分类算法。该算法先对AlexNet网络模型进行改进,得到精简AlexNet网络模型以降低网络深度与参数规模。然后采用非对称空间分块方法对训练样本进行数据扩充,训练具有特征提取能力的CNN网络模型,以提取国画图像的多尺度CNN特征。最后,采用前向搜索选择方法对多尺度CNN特征进行选择降维,再结合支持向量机(Support Vector Mach
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针对传统卷积神经网络边缘提取局限性的问题,提出一种基于可变形卷积的图像边缘智能提取方法。根据图像边缘呈现的数据分布特点,采用多尺度可变形卷积,改进图像边缘提取网络。通过跨层融合特征图的方式引入可变形卷积网络模块,增强卷积网络对图像形状的适应能力和边缘特征提取效果。测试结果表明,该方法相比于其他多尺度融合算法具有更高的精度指标和效果。
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