基于深度学习的民族图案的识别

发布时间：2020-06-12 17:08

【摘要】：民族文化是一个民族在长时间的发展历程中文明的积淀与精髓,具有不可替代性和不可弥补性。民族图案是民族文化的精髓,具有强烈的民族特点,可以反映出各个民族在不同的历史阶段的人文与精神风貌。但是现阶段,由于民族文化消退严重,很多民族的成员都不能很好地辨认和区分本民族的图案。因此,给民族图案正确分类也是一种保护民族文化的有效手段。由于民族图案内容复杂、难以区分,且数量较大,如果对其进行人工标注,需要耗费许多人力物力,并且也不能保证正确率。深度学习是现阶段的研究热点,它在图像和语音的许多领域都取得了非常不错的效果。它可以从大量的数据样本中学习和提取相关特征以无限逼近最优解。因而本文提出了基于深度学习的民族图案识别算法,具体算法的步骤如下:首先对数据集进行预处理,并利用深度学习网络提取数据集特征,其次融合特征,最后利用KNN和相关距离函数完成分类。根据民族图案数据集的特点,在图像的预处理、网络结构、特征的融合等方面被进行了以下改进:在预处理方面,对数据集进行增强处理,为深度学习的训练做准备;采用三种改进的网络和两种传统算法提取民族图案数据集的特征,深度学习网络负责提取较为高级的语义特征,传统算法负责提取较为基础的纹理轮廓特征;把不同方法提取的特征进行有效融合,可以达到优势互补和提升准确率的目的;并对融合后的特征进行降维,去除冗余特征,以减少运行时间。实验结果表明,本文提出的算法优于其他经典算法,准确率在测试集上可以达到98.5%,并且本文提出的算法的运算时间低于其他对比算法的时间,验证了本文提出算法的有效性。
【图文】：

2(c)民族图案样例三 (d)民族图案样例四图 1.1 民族图案样例1.2 国内外研究现状1.2.1 图像分类图像分类可以定义为把图像分为若干预定义类别之一的任务，是计算机视觉中的基本问题[6]。它构成了其他领域的基础，，例如定位、检测和分割[7][8]。虽然这

第 2 章 深度学习相关理论与知识简介在图像领域的功能如图 2.1 和图 2.2 所示，卷积层由一个层上的卷积核的运算确定。在传统的神经网络中，权值的卷积核的参数起到了和权值类似的作用，每个神经节点与，它与权重进行相关运算，加上偏置量之后经过预先设置层上的结果。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：J522;TP391.41;TP18

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本文编号：2709843