本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的手繪草圖識(shí)別

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【摘要】：現(xiàn)有的手繪草圖識(shí)別方法嚴(yán)重依賴于費(fèi)時(shí)費(fèi)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(jì),用于識(shí)別手繪草圖時(shí)效果不甚理想。提出一種基于深度學(xué)習(xí)的手繪草圖識(shí)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(diǎn),使用大尺寸的首層卷積核取代自然圖像識(shí)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(lái)初始化深層模型對(duì)應(yīng)層的模型參數(shù),以加快收斂,減少訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)。加入不改變特征大小的卷積層來(lái)加深網(wǎng)絡(luò)深度等方法以減小錯(cuò)誤率。實(shí)驗(yàn)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(shí)別方法具有良好的正確率,對(duì)250類手繪草圖識(shí)別正確率達(dá)到69.2%。
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 手繪草圖識(shí)別 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472001;61202227) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1408085MF122;1508085MF127) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A041) 安徽大學(xué)信息保障技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心公開(kāi)招標(biāo)課題(ADXXBZ2014-5;ADXXBZ2014-6)
【分類號(hào)】：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(lái),手繪草圖的相關(guān)研究,包括手繪草圖識(shí)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(shí)別就是利用分類模型對(duì)人類繪制

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：913162