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国画图像分类是数字化艺术作品管理系统的重要组成部分。为了获取国画的整体风格和局部笔触特征,提出一种融合全局与局部特征的国画图像分类算法。首先提出提取国画全局特征和局部特征的方法,通过学习卷积神经网络(CNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)并行组成的网络模型,为图像返回描述其整体风格和局部笔触特点的特征。然后,提出一种并联分类策略,融合两种特征,将其送入Softmax分类器实现分类。在文中所构建的包含1015幅国画作品的数据集上的实验结果表明,所提方法在五类图像上取得很好的分类效果,分类精度达到96