[发明专利]一种基于卷积神经网络的绘画作品作者图像识别方法在审
| 申请号： | 202010326582.8 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111582331A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 齐冬莲;白瑞;闫云凤;刘俊宏;徐文渊;吴越 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的绘画作品作者图像识别方法。采集多位画家的绘画作品数字化后获得图片，以画家作为类别标签，构成训练集；使用ImageNet数据集做预处理后训练密连接网络DenseNet获得预训练模型；在预训练模型中添加深浅层特征融合部分构成多层特征融合的密连接网络；利用训练集经过预处理后对多层特征融合密连接网络进行再次训练得到识别绘画作品作者的网络模型；将待测绘画作品作预处理后输入网络模型中输出得到绘画作品的识别作者结果。本发明能够实现绘画作品作者的自动识别，具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 绘画 作品 作者 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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