CAJ | 학술논문

针对现有的图像分类学习方法无法对特定对象的分类识别任务进行特征选取的不足，提出了利用异构特征组进行选取的方法，使用水墨画低阶视觉特征对水墨画进行分类识别。该算法首先提取图像中低阶异构特征去描述水墨画独特艺术风格，确定水墨画高阶语义特征和低阶异构特征的对应关系；改进Lasso模型可提取异构特征子集中最可体现此画家典型艺术风格的特征，实现水墨画低阶异构特征和不同作者艺术风格之间的映射关系。采用异构特征组可获得水墨画艺术风格特征信息并对其进行分类识别。实验结果表明，与SVM、Lasso方法相比，该方法能有效地提取异构特征组信息，可以获得水墨画艺术风格深度信息，并能够取得较好的水墨画分类识别性能，提高识别率和鲁棒性，实现水墨画自动分类识别。
침대현유적도상분류학습방법무법대특정대상적분류식별임무진행특정선취적불족，제출료이용이구특정조진행선취적방법，사용수묵화저계시각특정대수묵화진행분류식별。해산법수선제취도상중저계이구특정거묘술수묵화독특예술풍격，학정수묵화고계어의특정화저계이구특정적대응관계；개진Lasso모형가제취이구특정자집중최가체현차화가전형예술풍격적특정，실현수묵화저계이구특정화불동작자예술풍격지간적영사관계。채용이구특정조가획득수묵화예술풍격특정신식병대기진행분류식별。실험결과표명，여SVM、Lasso방법상비，해방법능유효지제취이구특정조신식，가이획득수묵화예술풍격심도신식，병능구취득교호적수묵화분류식별성능，제고식별솔화로봉성，실현수묵화자동분류식별。