本文關鍵詞：基于并行深度卷積神經網絡的圖像美感分類

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【摘要】：隨著計算機和社交網絡的飛速發(fā)展,圖像美感的自動評價產生了越來越大的需求并受到了廣泛關注.由于圖像美感評價的主觀性和復雜性,傳統(tǒng)的手工特征和局部特征方法難以全面表征圖像的美感特點,并準確量化或建模.本文提出一種并行深度卷積神經網絡的圖像美感分類方法,從同一圖像的不同角度出發(fā),利用深度學習網絡自動完成特征學習,得到更為全面的圖像美感特征描述;然后利用支持向量機訓練特征并建立分類器,實現(xiàn)圖像美感分類.通過在兩個主流的圖像美感數(shù)據(jù)庫上的實驗顯示,本文方法與目前已有的其他算法對比,獲得了更好的分類準確率.
【作者單位】： 華南理工大學電子與信息學院;
【關鍵詞】： 圖像美感評估 深度卷積神經網絡 并行卷積神經網絡 特征提取
【基金】：國家自然科學基金(61171142,61401161) 廣東省自然科學基金(2015A030313212) 廣東省前沿與關鍵技術創(chuàng)新專項資金(重大科技專項)(2014B010111003,2014B010111006)資助~~
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 近年來,隨著社交網絡的普及和發(fā)展,數(shù)字圖像數(shù)量激增.每天被上傳和分享的圖像都不計其數(shù),大規(guī)模圖像的自動管理需求越來越大.人們往往傾向于將高質量的照片留存下來.近些年,從美感的角度來評價圖像質量受到了越來越廣泛的關注[1].目前, 圖像的自動美感評估已有許多應用.例如,

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本文編號：522692