基于深层卷积神经网络的图像美感度分类

针对图像美感度分类中出现的准确率低、美感特征描述差等问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的图像美感度分类算法.首先将图片输入55层卷积神经网络自动学习并获得更加细致和深层次的美感特征,然后通过softmax分类器进行图像美感度分类,从而得到最优的分类结果.将该算法与多种传统算法和浅层深度卷积神经网络的算法进行对比实验,结果表明该算法在A1和A0数据库的准确率分别达到80.13%和87.32%,且在CUHKPQ数据库的6种场景下,获得了更好的分类准确率.

基于卷积神经网络的衣物属性分类方法

针对衣物属性分类的多样性和复杂性,传统算法和并行卷积神经网络难以准确快速地对衣物属性分类,提出了基于卷积神经网络的衣物属性分类方法,从衣物图像不同角度和不同位置特征出发,利用加入了DenseNet网络的模型自动完成特征学习,得到全面的衣物属性分类信息,然后利用cen误差函数优化softmax分类器,提高类间分散性和类内紧密性。结果表明:与并行卷积神经网络和传统算法相比,该网络结构收敛速度更快,在衣物多种属性上分类准确率更高。