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基于深层卷积神经网络的图像美感度分类
被引量:
5
1
作者
杨国亮
曾建尤
王志元
《中北大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第4期467-473,共7页
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...
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.
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关键词
卷积神经网络
特征提取
图像美感度分类
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职称材料
基于卷积神经网络的衣物属性分类方法
2
作者
杨国亮
曾建尤
+1 位作者
龚曼
祝靖宇
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020年第1期77-85,共9页
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...
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。
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关键词
卷积神经网络
衣物属性分类
特征学习
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职称材料
题名
基于深层卷积神经网络的图像美感度分类
被引量:
5
1
作者
杨国亮
曾建尤
王志元
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《中北大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第4期467-473,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51365017)
文摘
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.
关键词
卷积神经网络
特征提取
图像美感度分类
Keywords
convolution neural network
feature extraction
classification of image aesthetic degree
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的衣物属性分类方法
2
作者
杨国亮
曾建尤
龚曼
祝靖宇
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020年第1期77-85,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61763015)
文摘
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。
关键词
卷积神经网络
衣物属性分类
特征学习
Keywords
convolution neural network
classification of clothing attribute
features extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于深层卷积神经网络的图像美感度分类
杨国亮
曾建尤
王志元
《中北大学学报(自然科学版)》
CAS
2018
5
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职称材料
2
基于卷积神经网络的衣物属性分类方法
杨国亮
曾建尤
龚曼
祝靖宇
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020
0
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职称材料
已选择
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