基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类

被引：116

作者：

王伟凝

王励

赵明权

蔡成加

师婷婷

徐向民

机构：

[1] 华南理工大学电子与信息学院

来源：

自动化学报 | 2016年 / 42卷 / 06期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

图像美感评估; 深度卷积神经网络; 并行卷积神经网络; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

随着计算机和社交网络的飞速发展,图像美感的自动评价产生了越来越大的需求并受到了广泛关注.由于图像美感评价的主观性和复杂性,传统的手工特征和局部特征方法难以全面表征图像的美感特点,并准确量化或建模.本文提出一种并行深度卷积神经网络的图像美感分类方法,从同一图像的不同角度出发,利用深度学习网络自动完成特征学习,得到更为全面的图像美感特征描述;然后利用支持向量机训练特征并建立分类器,实现图像美感分类.通过在两个主流的图像美感数据库上的实验显示,本文方法与目前已有的其他算法对比,获得了更好的分类准确率.

引用

页码：904 / 914

页数：11

共 8 条

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