[发明专利]基于特征融合和朴素贝叶斯的抽象画图像方向识别方法有效
| 申请号： | 202010737934.9 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111950565B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 白茹意 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V10/50 | 分类号： | G06V10/50;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06T7/73;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 赵江艳 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理和计算机视觉技术领域，具体为一种基于特征融合和朴素贝叶斯的抽象画图像方向识别方法，包括以下步骤：S1、将抽象画图像旋转后得到四幅方向不同的抽象画图像；同时将抽象画图像进行分割得到四个子块；S2、提取抽象画图像的低层特征；S3、采用卷积神经网络CNN提取抽象画图像的高层特征；S4、将图像低层特征值和图像高层特征值进行线性组合，得到抽象画图像的最终特征值；S5、将抽象图像的最终特征值输入朴素贝叶斯分类器进行训练和预测。本发明利用低层与高层特征相融合的方式获取图像的特征值，然后将图像的特征值放入朴素贝叶斯分类器（NB）进行训练和预测，实现了抽象画图像方向的自动预测，并提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 朴素 贝叶斯 抽象画 图像 方向 识别 方法 | ||
【主权项】：
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