基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类

发布时间：2017-07-05 16:17

  本文关键词：基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类

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【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.
【作者单位】： 华南理工大学电子与信息学院;
【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
【基金】：国家自然科学基金(61171142,61401161) 广东省自然科学基金(2015A030313212) 广东省前沿与关键技术创新专项资金(重大科技专项)(2014B010111003,2014B010111006)资助~~
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 近年来,随着社交网络的普及和发展,数字图像数量激增.每天被上传和分享的图像都不计其数,大规模图像的自动管理需求越来越大.人们往往倾向于将高质量的照片留存下来.近些年,从美感的角度来评价图像质量受到了越来越广泛的关注[1].目前, 图像的自动美感评估已有许多应用.例如,

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本文编号：522692