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摘要:
为了使用国画底层视觉特征对国画作者进行分类预测,提出了利用监督式异构稀疏特征进行选择的方法.首先通过提取多种底层异构视觉特征对国画风格进行描述,建立国画高级语义信息向底层视觉的映射;然后从这些异构特征中选择出最能代表该作者独特风格的特征子集,实现不同画家迥异的绘画风格与国画底层稀疏特征的对应与转换;最后利用这些特征子集对国画作者进行预测,完成分类任务.实验结果表明,该方法具有较好的国画分类性能.
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文献信息
篇名 监督式异构稀疏特征选择的国画分类和预测
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 监督式异构稀疏特征 特征选择 特征子集 国画
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1848-1855
页数 8页 分类号 TP391
字数 5930字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王征 天津大学软件学院 31 360 9.0 18.0
2 孙美君 天津大学计算机科学与技术学院 13 234 8.0 13.0
4 韩亚洪 天津大学计算机科学与技术学院 4 39 3.0 4.0
10 张冬 天津大学计算机科学与技术学院 3 18 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
监督式异构稀疏特征
特征选择
特征子集
国画
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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