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融合人类认知网络优化的中国画情感识别

盛家川1 陈雅琦1 王君2 李亮3,4

1.天津财经大学理工学院;2.天津财经大学管理信息系统系;3.三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;4.天津大学智能与计算学部

摘要: 现有中国画研究缺少对画作情感的分析,但画家将生活感悟寄情于美术创作,升华国画的艺术价值.基于此种情况,文中提出融合人类认知优化深度学习网络结构的中国画情感识别算法.首先,根据图像显著性和笔道复杂度提出中国画感兴趣区域提取算法.再使用可视化卷积神经网络提取国画情感特征,并交互式地融合国画情感表达手法知识优化网络结构.最后微调构建的网络预测国画情感.实验将1 000幅中国画分为4种情感类别,准确率较高,识别效果较优.消融实验与可视化实验分析网络各层作用,进一步验证文中算法识别中国画情感的能力.
关键词: ​中国画情感;卷积神经网络(CNN);图像分类;感兴趣区域;可视化
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