基于深度学习的手绘草图识别

发布时间：2017-09-24 19:47

  本文关键词：基于深度学习的手绘草图识别

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【摘要】：现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。提出一种基于深度学习的手绘草图识别方法(DeepSketch),该算法根据手绘草图缺失颜色、纹理信息的特点,使用大尺寸的首层卷积核取代自然图像识别中常使用的小尺寸首层卷积核,获得更多的空间结构信息。利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深层模型对应层的模型参数,以加快收敛,减少训练时长。加入不改变特征大小的卷积层来加深网络深度等方法以减小错误率。实验结果表明,所提出的方法较之其它几种主流的手绘草图识别方法具有良好的正确率,对250类手绘草图识别正确率达到69.2%。
【作者单位】： 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;安徽大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 手绘草图识别 深度学习 卷积神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61472001;61202227) 安徽省自然科学基金项目(1408085MF122;1508085MF127) 安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A041) 安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题(ADXXBZ2014-5;ADXXBZ2014-6)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 手绘草图是人类最直观且最原始的沟通工具。随着智能触摸屏技术的发展和相关设备的普及,人们可以方便地绘制草图。近年来,手绘草图的相关研究,包括手绘草图识别[1-2],基于手绘草图的图像检索[3]和基于手绘草图的3D模型检索[4]等。其中,手绘草图识别就是利用分类模型对人类绘制

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本文编号：913162