基于多标签深度神经网络的颜色提取方法

• 作者: 施霖 赵薇
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 颜色提取 颜色错觉 多标签 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2018.12.004

摘要

传统的颜色提取方法都基于RGB颜色空间,得到的只有单纯的RGB值,并没有将RGB值划分到相应的类别颜色,并且不能提取包含颜色错觉的图片颜色.为了能直接读取识别图片的多种类别主题色,文中建立了一个带颜色标签的纯色块数据库,其中也包含颜色错觉色块,并用基于深度神经网络的多标签分类方法进行学习,从而可以提取多个类别主题色.结果表明,构建的模型对测试集色块识别准确率为97.4％.对测试集之外的复杂图片,能正确识别两种颜色的概率为94％.文中应用的提取方法更贴近人的直观视觉感受,用中文颜色命名规则将RGB值划分归类,同时解决了颜色错觉图片的颜色提取问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施霖	昆明理工大学信息工程与自动化学院	13	66	4.0	7.0
2	赵薇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	3	1.0	1.0