深度卷积特征在素描作品分类与评价中的应用

摘要：

以素描教学过程中的临摹作品作为研究对象将深度卷积特征应用于素描作品的分类与评价中.首先测试深度卷积特征在素描作品分类中的效果同时将素描作品评价问题转换为基于作品的构图、形准、质感、画面整体黑白灰等图像高阶语义特征的细分类问题(优、良、中、差);然后提出双线性卷积模型以较好地解决图像细分类问题;最后使用TensorSketch投影算法将双线性深度卷积特征进行压缩并采用端到端的训练进行模型微调.实验结果表明在素描作品分类任务中深度卷积特征明显优于传统手工特征(如直方图特征、纹理特征和SIFT特征);在素描作品评价中压缩的双线性深度卷积特征能在较低维度上达到相似的评价效果.

关键词：素描分类、素描评价、图像细分类、深度卷积特征、压缩双线性深度卷积特征

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61562072, 61303137, 61402141;教育部博士点基金20130101110148

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1898-1904