[发明专利]一种基于迁移学习的绘画情感预测方法有效
| 申请号： | 202010621067.2 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111832639B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 白茹意 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/56;G06V10/54;G06K9/62;G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 郭海燕 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于图像情感计算技术领域，一种基于迁移学习的绘画情感预测方法，解决绘画情感的自动预测。具体为：将绘画图像由RGB颜色空间转换成HSV模型，保留对绘画情感影响较大的H和S分量作为颜色特征图像。采用局部二值模式提取局部纹理特征。在AlexNet网络上采用迁移学习的方法，保留原始网络中全部卷积、池化和一个全连接的部分，并新增了5个全连接层。在对新模型进行参数微调时，将模型的前5层卷积层和第6层全连接层的网络参数作为目标模型的参数，新增全连接层(7‑11层)的参数采用随机初始化。将颜色分量H、S和LBP纹理图像分别进行归一化到[0,1]之间，作为绘画图像新的三个通道，并输入到迁移学习神经网络中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 绘画 情感 预测 方法 | ||
【主权项】：
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