本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的手繪草圖識別

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【摘要】：現(xiàn)有的手繪草圖識別方法嚴重依賴于費時費力的手工特征提取,而經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型主要是為彩色多紋理自然圖像設(shè)計,用于識別手繪草圖時效果不甚理想。提出一種基于深度學(xué)習(xí)的手繪草圖識別方法(DeepSketch),該算法根據(jù)手繪草圖缺失顏色、紋理信息的特點,使用大尺寸的首層卷積核取代自然圖像識別中常使用的小尺寸首層卷積核,獲得更多的空間結(jié)構(gòu)信息。利用訓(xùn)練淺層模型獲得的模型參數(shù)來初始化深層模型對應(yīng)層的模型參數(shù),以加快收斂,減少訓(xùn)練時長。加入不改變特征大小的卷積層來加深網(wǎng)絡(luò)深度等方法以減小錯誤率。實驗結(jié)果表明,所提出的方法較之其它幾種主流的手繪草圖識別方法具有良好的正確率,對250類手繪草圖識別正確率達到69.2%。
【作者單位】： 安徽大學(xué)計算智能與信號處理教育部重點實驗室;安徽大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 手繪草圖識別 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61472001;61202227) 安徽省自然科學(xué)基金項目(1408085MF122;1508085MF127) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點項目(KJ2016A041) 安徽大學(xué)信息保障技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心公開招標課題(ADXXBZ2014-5;ADXXBZ2014-6)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 手繪草圖是人類最直觀且最原始的溝通工具。隨著智能觸摸屏技術(shù)的發(fā)展和相關(guān)設(shè)備的普及,人們可以方便地繪制草圖。近年來,手繪草圖的相關(guān)研究,包括手繪草圖識別[1-2],基于手繪草圖的圖像檢索[3]和基于手繪草圖的3D模型檢索[4]等。其中,手繪草圖識別就是利用分類模型對人類繪制

【相似文獻】

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本文編號：913162