基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書(shū)法風(fēng)格識(shí)別方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201810662708.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN108985348B | 公開(kāi)（公告）日 | 2019-06-14 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN108985348B | 申請(qǐng)公布日 | 2019-06-14 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 張九龍; 張福成; 屈小娥 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 西安飛蝶虛擬現(xiàn)實(shí)科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 西安弘理專(zhuān)利事務(wù)所 | 代理人 | 西安理工大學(xué) |
| 地址 | 710048 陜西省西安市金花南路5號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書(shū)法風(fēng)格識(shí)別方法，包括以下步驟：獲得并預(yù)處理書(shū)法作品，得到書(shū)法樣本；將書(shū)法樣本分成訓(xùn)練樣本集和驗(yàn)證樣本集；將訓(xùn)練樣本集輸入模型分類(lèi)器并不斷迭代訓(xùn)練，同時(shí)使用驗(yàn)證樣本集不斷驗(yàn)證模型分類(lèi)器；將書(shū)法樣本輸入訓(xùn)練后的模型分類(lèi)器中，完成書(shū)法風(fēng)格識(shí)別。本發(fā)明識(shí)別方法將書(shū)法風(fēng)格識(shí)別的過(guò)程實(shí)現(xiàn)了處理流程的簡(jiǎn)化，將書(shū)法圖像特征提取及風(fēng)格識(shí)別融為一體，識(shí)別速度快，而且識(shí)別準(zhǔn)確率高；模型分類(lèi)器參數(shù)量比較少，訓(xùn)練用時(shí)少，收斂速度快，識(shí)別準(zhǔn)確率高；能夠不斷增加風(fēng)格類(lèi)別，具有較好的魯棒性、擴(kuò)展性。 |
