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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种基于人眼视觉深度学习的国画所属画家自动识别方法，涉及基于视觉处理机制的深度学习在艺术领域的应用，该方法对样本数据集中的每副国画样本进行视觉前端显著性处理提取得到视觉显著图后，基于每个像素点及其邻域像素点的像素值关系进行视觉后端感知信息处理得到有序风格效果图，以每副幅国画样本处理得到的有序风格效果图为输入、对应的画家为输出，利用样本数据集基于卷积神经网络进行模型训练得到画家识别模型，然后利用画家识别模型即可以识别得到待识别国画所属的画家，该方法充分考虑了人眼视觉的感知特性和观赏者的主观判断经验，相比于现有的各种识别方法来说，提高了自动识别的准确率，和观赏者判断的结果高度一致。
主权项：1.一种基于人眼视觉深度学习的国画所属画家自动识别方法，其特征在于，所述方法包括：构建样本数据集，所述样本数据集中包括属于若干个不同的画家的若干幅国画样本；对所述样本数据集中的每副国画样本进行视觉前端显著性处理提取得到视觉显著图，包括对于每副国画样本：对所述国画样本进行基于视觉的阈值滤波处理，对完成阈值滤波处理后的国画样本进行频域光强的对数变换，利用SDSP提取算法对变换后的国画样本进行特征提取得到所述视觉显著图；基于每个像素点及其邻域像素点的像素值关系对所述视觉显著图进行视觉后端感知信息处理得到有序风格效果图，包括：计算坐标处的像素点的像素值与其邻域像素点的像素值之间的互信息，基于像素值与各个邻域像素点的像素值之间的互信息，获得坐标处的像素点在所述有序风格效果图中的像素值；以每副幅国画样本处理得到的有序风格效果图为输入、对应的画家为输出，利用所述样本数据集基于卷积神经网络进行模型训练得到画家识别模型；提取待识别国画的有序风格效果图并输入所述画家识别模型，输出识别得到的所述待识别国画所属的画家。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于人眼视觉深度学习的国画所属画家自动识别方法
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