[发明专利]一种基于旋转不变卷积神经网络的书法字风格分类方法有效
| 申请号： | 202010386734.3 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111709443B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张九龙;于文航;屈小娥 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V30/22 | 分类号： | G06V30/22;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于旋转不变卷积神经网络的书法字风格分类方法，包括以下步骤：步骤1，建立取样样本并预处理数据集；步骤2，划分数据集为训练样本集和测试样本集，并对训练集样本进行数据扩充作为新的训练集；步骤3，对于步骤2得到的训练集中的每一张训练样本，提取16个副本图像，并将他们一一对应输入到完全相同的16个卷积架构中处理；步骤4，将步骤3得到的分类结果带入到交叉熵损失函数中，从而得到训练好的网络模型；步骤5，将待分类测试样本集输入到步骤4训练好的模型中进行书法字风格分类，得到分类准确率。本发明方法，解决了传统方法分类准确率低问题的同时，提高了模型泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 旋转 不变 卷积 神经网络 书法 风格 分类 方法 | ||
【主权项】：
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