一种基于迁移学习的绘画情感预测方法
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摘要
本发明属于图像情感计算技术领域，一种基于迁移学习的绘画情感预测方法，解决绘画情感的自动预测。具体为：将绘画图像由RGB颜色空间转换成HSV模型，保留对绘画情感影响较大的H和S分量作为颜色特征图像。采用局部二值模式提取局部纹理特征。在AlexNet网络上采用迁移学习的方法，保留原始网络中全部卷积、池化和一个全连接的部分，并新增了5个全连接层。在对新模型进行参数微调时，将模型的前5层卷积层和第6层全连接层的网络参数作为目标模型的参数，新增全连接层(7‑11层)的参数采用随机初始化。将颜色分量H、S和LBP纹理图像分别进行归一化到[0,1]之间，作为绘画图像新的三个通道，并输入到迁移学习神经网络中。
基本信息
专利标题 ：
一种基于迁移学习的绘画情感预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111832639A
申请号 ：
CN202010621067.2
公开（公告）日 ：
2020-10-27
申请日 ：
2020-06-30
授权号 ：
CN111832639B
授权日 ：
2022-05-31
发明人 ：
白茹意
申请人 ：
山西大学
申请人地址 ：
山西省太原市坞城路92号
代理机构 ：
太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
郭海燕
优先权 ：
CN202010621067.2
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06T3/00 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
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G06K
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G06K9/00
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G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-31 ：
授权
2020-11-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200630
申请日 : 20200630
2020-10-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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