[发明专利]一种基于支持向量机的艺术画作自动分类系统及方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，包括：图像预处理模块、艺术画作分类模块；

所述图像预处理模块用于对待分类的艺术画作进行预处理，得到预处理后的艺术画作；

所述艺术画作分类模块采用三级SVM分类器；第一级分类器采用偏态分类树，用于根据所述预处理后的艺术画作分类出素描画、非素描画；第二级分类器采用偏态分类树，用于根据所述非素描画分类出水彩画、油画；第三级分类器采用正态树，用于根据所述油画得到油画派别；

所述三级SVM分类器的训练包括：

提取训练集中素描画、水彩画、油画这三类图像的颜色特征，得到第一标签，并将所述第一标签作为所述第一级分类器的输入，选用SVM的径向基核函数进行分类训练，通过所述第一级分类器实现素描的分类，得到素描画集和非素描画集；

针对所述非素描画集中的样本，提取图像的高低灰度对比度特征、分块熵分布特征、LBP特征，组成特征向量集并形成第二标签，将所述第二标签作为所述第二级分类器的输入，选用SVM的线性核函数进行训练，通过所述第二级分类器实现水彩和油画的分类，得到水彩画集和油画集；

针对所述油画集中的样本，提取图像的54维特征，组成特征向量并形成第三标签，将所述第三标签作为所述第三级分类器的输入，选用SVM的线性核函数进行训练，通过所述第三级分类器实现油画的派别分类。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，还包括：验证模块、评估模块；

所述验证模块用于验证所述第一级分类器、所述第二级分类器、所述第三级分类器的分类准确率；

所述评估模块用于基于所述艺术画作分类模块的分类准确率评估所述三级SVM分类器的分类性能。

3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，所述提取颜色特征的具体实现方式为：

针对输入类型为uint8的图像，提取第一个通道分量，并转为uint32编码，乘以2562，得到第一通道信息；

提取第二个通道分量，并转为uint32编码，乘以256，得到第二通道信息；

提取第三个通道分量，并转为uint32编码，得到第三通道信息；

将所述第一通道信息、所述第二通道信息、所述第三通道信息相加，得到的结果矩阵；

根据所述结果矩阵统计其中不同数值的数量，得到颜色种类数目，作为所述颜色特征。

4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，提取所述高低灰度对比度特征的具体实现方式为：将图像转化为灰度图在一定范围内的低灰度值的像素点个数与高灰度值像素个数的比值；所述比值表示为：

式中，θ₁、θ₂分别是低灰度值和高灰度值的阈值；当高灰度值像素点个数为0时，比值自动设置为1。

5.根据权利要求1所述的基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，提取所述分块熵分布特征的具体实现方式为：将图像划分为n*n大小的多个正方形小块，计算每一个小块对应的信息熵；计算所有小块对应的信息熵的方差，将所述方差作为所述分块熵分布特征。

6.根据权利要求1所述的基于支持向量机的艺术画作自动分类系统，其特征在于，提取所述LBP特征的具体实现方式为：提取图像的LBP特征，转为LBP图谱，将所述LBP图谱分成m*m大小的多个子区域，对于每个子区域中的一个像素点，将相邻的8个像素的灰度值与其进行一一比较，若周围像素值大于该像素点对应的像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0；所有相邻的8个像素与该像素点比较完成后产生8位二进制数，作为对应窗口中心像素点的LBP值；然后以LBP值计算每个子区域的直方图，并对该直方图进行归一化处理；最后将得到的每个子区域的直方图进行连接成为一个特征向量，获得LBP纹理特征向量。