[发明专利]一种基于多视融合的国画图像分类系统在审

专利信息
申请号: 202310216137.X 申请日: 2023-03-08
公开(公告)号: CN116310536A 公开(公告)日: 2023-06-23
发明(设计)人: 胡劲峰;舒富妹 申请(专利权)人: 安徽工程大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/774;G06F16/55;G06F16/58
代理公司: 合肥铭辉知识产权代理事务所(普通合伙) 34212 代理人: 李竞
地址: 24100*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 融合 国画 图像 分类 系统
【权利要求书】:

1.一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:包括图像获取单元、图像处理单元、数据传输单元、数据解析单元、图像匹配单元、消息代理单元和结果展示单元;

图像处理单元,其用于对获取的图像进行质量评估,并将评估结果反馈给用户,该单元包含图像修正和特征处理;

数据解析单元,将图像数据信息在进行数据通信时,需要物联网平台调用提交的数据解析脚本,将上、下行物模型数据分别解析为物联网平台定义的标准格式JPEG格式。

2.根据权利要求1所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述图像获取单元,其用于获取国画图像信息,通过外设拍摄设备获取图像,之后通过数据传输接口让用户通过客户端软件打开系统图库获取;

数据传输单元,其通过数据传输接口负责连接的建立和数据传输工作,数据传输用于处理响应的数据,其中接收数据采用JPEG格式,之后将JPEG数据解析为响应的图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述图像匹配单元,其内部包含一个国画图像数据库,数据库中存储的是一些知名画家的作品以及相关信息,该单元的功能是从数据库中检索是否有与用户上传的图像相似度高的图像,如果匹配成功,则取出图像和图像对应的作者与介绍信息,并将这些信息交由服务器框架,如果匹配失败,则返回匹配失败消息;

消息代理单元,其用于对多进程所处理的请求消息进行数据缓冲,以便单进程的分类服务可以顺利地处理数据,消息代理模块会维持一条图像数据队列,暂时存储服务模块所存入的分类结果,图像数据队列采用先进先出模式,服务器框架所收到的请求中的图像数据会被存储在这个队列的末尾,分类服务模块会从队列定期取出图像数据,分类服务模块完成图像的分类之后,会将结果暂存入消息代理模块,而这些结果会被服务器框架取走,再返回给客户端;

结果展示单元,其用于将从服务器端所获得的结果展现到用户界面上,结果包含按照主题和绘画手法进行分类的每个类别所对应的由分类模型给出的置信度,按置信度的由大到小排序,置信度越高说明图像属于该类别的可能性越大,而当用户点击展示结果中的每一项后的按键时,客户端会打开浏览器并转到该类别所对应的百度百科词条页面,如果用户所上传的图像在服务器端的数据库中匹配成功,则结果展示模块还会显示“查看匹配图形”按钮,用户可以点击以查看展示匹配成功的图像和图像对应的作者和介绍。

4.根据权利要求1所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述图像处理单元包括输入模块、图像修正模块、特征处理模块和输出模块,所述图像修正模块,根据训练过程中的输出结果与真实值之间的差值来修正训练参数,其训练参数通过表达式表达;

特征处理模块,其通过特征处理公式针对特征图层中特征信息经过全局均值池化处理之后得到一个特征值,减少特征数据中的冗余参数和过拟合问题。

5.根据权利要求4所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述特征处理模块中的特征处理公式如下:

其中Ki表示特征图k第i个图层,Qi表示对Ki均值处理后得到的特征值,M×N表示特征图尺寸,X与Y分别表示图层的尺寸。

6.根据权利要求4所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述训练参数表达式如下:

Vi←Vi+λ(r-f)xi

θ←θ-λ(r-f),其中λ表示控制参数修正速率,r值表示样本真实值,θ表示阈值。

7.根据权利要求1所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述图像获取单元的输出端与图像处理单元的输入端相连接,所述图像处理单元的输出端与数据传输单元的输入端相连接,所述数据传输单元的输出端与数据解析单元的输入端相连接,所述数据解析单元的输出端与图像匹配单元的输入端相连接,所述图像匹配单元的输出端与消息代理单元的输入端相连接,所述消息代理单元的输出端与结果展示单元的输入端相连接。

8.根据权利要求4所述的一种基于多视融合的国画图像分类系统,其特征在于:所述输出模块的输出端与图像修正模块的输入端相连接,所述图像修正模块的输出端与特征处理模块的输入端相连接,所述特征处理模块的输出端与输出模块的输入端相连接。

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