基于全局CNN与局部LSTM的国画图像分类算法
Chinese Painting Image Classification Algorithm Based on Global CNN and Local LSTM作者机构：商洛学院艺术学院陕西商洛726000 秦岭画派研究中心陕西商洛726000
出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)
年 卷 期：2024年第43卷第4期
页 面：115-117页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：陕西省商洛市科技局项目(2020-C-0015) 陕西省软科学研究计划项目(2020KRM156)
摘 要：国画是我国传统文化瑰宝,具有巨大的学术研究价值,已经成为数字艺术馆中的重要藏品之一。为了实现更加高效的数字国画作品管理工作,为游客提供更加便捷的检索服务,研究提出一种基于全局CNN与局部LSTM的国画图像分类算法。实现数字国画图像的局部笔触特征和整体风格特征的同时捕获,再通过自适应加权融合层对整体和局部两类特征加以融合并形成数字国画的最终特征表示,在此基础上通过Softmax分类层完成分类。
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