基于近邻卷积神经网络的油画分类方法研究

油画分类是油画生成、油画识别及数字油画应用的重要基础工作。但由于油画图片与普通图片存在较大的质感差异,而且是油画家的个性化创作,不确定性更高,较普通照片的分类更困难。论文以分类出含有桥梁的油画为例,提出一种基于近邻卷积神经网络的油画分类方法,利用K最近邻分类算法提取与测试样本最接近的K个训练样本,卷积神经网络挖掘油画中的深层特征,从而对油画中的对象进行分类。论文详细讨论了数据处理、卷积神经网络的架构设计、训练过程。并在kaggle数据集上对该方法进行了分析与比较,使用三个数据集进行实验,实验结果表明该方法较最近邻算法精度上平均提高了2.4%,较卷积神经网络精度上平均提高了3.1%,较支持向量机方法精度上平均提高了6.9%。