[发明专利]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在审
| 申请号： | 202110917411.7 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113627528A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 董晨曦;王峰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06T5/00;G06T5/10;G06T5/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 过顾佳;聂启新 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 深度 学习 国画 所属 画家 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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