[发明专利]基于对偶集合多标记学习的书法作品图像分类方法有效
| 申请号： | 201810063763.9 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108197663B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 姜远;刘冲;周志华 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/26 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对偶集合多标记学习的书法作品图像分类方法，包括图像收集与训练样本标记步骤，样本特征提取与分类器训练步骤，图像预测步骤；首先收集一定量书法家作品图像，经过图像处理后进行人工标注书法家和字体，然后对收集图像进行特征提取并训练分类器，最后在实际使用中利用训练得到的分类器对待预测的书法作品图像进行分类，得知该作品的书法家和字体。与现有技术相比，本发明的方法分类器训练方式新颖，分类测试准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对偶 集合 标记 学习 书法作品 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于对偶集合多标记学习的书法作品图像分类方法，其特征在于，包括：图像收集与训练样本标记，收集书法作品图像，对它们进行图像处理后人工赋予书法家标记和字体标记；样本特征提取与分类器训练，对图像进行提取特征并训练分类器；图像预测，在实际使用中利用训练完毕的分类器对待预测的图像进行分类，进而同时得到书法家标记和字体标记。
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