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摘要:
针对传统分类方法中直接建立描述符描述绘画的艺术风格而忽略艺术风格这一对象本身所具有的属性的问题,从人脑认知机制出发,将艺术风格的描述建立于特征向量及相似性原理的基础之上.算法基于相似性原理,通过挖掘艺术风格自身属性,建立艺术风格相似性规则.在遵守相似性规则的基础上,对艺术领域中普遍认可的风格特征进行量化,建立图像的自相似性描述符,采用距离函数计算出图像与其他所有样本图像之间的相似性系数,将由相似性系数构成的相似性矩阵作为该图像的风格相似性矩阵,采用Adaboost分类器对未知样本做出判断.结果表明艺术风格相似性规则的有效性,在不同艺术风格绘画图像上的分类实验也得到较好的结果.
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文献信息
篇名 基于艺术风格相似性规则的绘画图像分类
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 艺术风格 相似性规则 图像分类
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 计算机技术、电信技术
研究方向 页码范围 1486-1492
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.08.024
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 许端清 40 305 8.0 16.0
2 赵磊 20 70 5.0 7.0
3 杨冰 6 93 3.0 6.0
4 杨鑫 5 17 3.0 4.0
5 唐大伟 3 14 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (2)
共引文献  (9)
参考文献  (10)
节点文献
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同被引文献  (0)
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1993(1)
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研究主题发展历程
节点文献
艺术风格
相似性规则
图像分类
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
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