【摘 要】
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绘画图像分类为绘画管理与使用提供了便利。传统图像分类大多依靠人工提取形状、颜色等特征,由于绘画图像分类需要更专业的知识背景,从而使人工提取特征的过程繁琐且复杂。基
【机 构】
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杭州电子科技大学认知与智能计算研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402143)
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绘画图像分类为绘画管理与使用提供了便利。传统图像分类大多依靠人工提取形状、颜色等特征,由于绘画图像分类需要更专业的知识背景,从而使人工提取特征的过程繁琐且复杂。基于此,提出一种基于卷积神经网络的中国绘画分类方法,并在此基础上结合SoftSign与ReLU两种激活函数的优点,构造一种新的激活函数。实验结果表明,基于改进后激活函数构造的卷积神经网络,可以有效提高分类准确率。
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