基于卷积神经网络的书法风格识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201810662708.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108985348B | 公开（公告）日 | 2019-06-14 |
| 申请公布号 | CN108985348B | 申请公布日 | 2019-06-14 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张九龙; 张福成; 屈小娥 | 申请（专利权）人 | 西安飞蝶虚拟现实科技有限公司 |
| 代理机构 | 西安弘理专利事务所 | 代理人 | 西安理工大学 |
| 地址 | 710048 陕西省西安市金花南路5号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开的基于卷积神经网络的书法风格识别方法，包括以下步骤：获得并预处理书法作品，得到书法样本；将书法样本分成训练样本集和验证样本集；将训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，同时使用验证样本集不断验证模型分类器；将书法样本输入训练后的模型分类器中，完成书法风格识别。本发明识别方法将书法风格识别的过程实现了处理流程的简化，将书法图像特征提取及风格识别融为一体，识别速度快，而且识别准确率高；模型分类器参数量比较少，训练用时少，收敛速度快，识别准确率高；能够不断增加风格类别，具有较好的鲁棒性、扩展性。 |
