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针对传统分类方法中直接建立描述符描述绘画的艺术风格而忽略艺术风格这一对象本身所具有的属性的问题,从人脑认知机制出发,将艺术风格的描述建立于特征向量及相似性原理的基础之上.算法基于相似性原理,通过挖掘艺术风格自身属性,建立艺术风格相似性规则.在遵守相似性规则的基础上,对艺术领域中普遍认可的风格特征进行量化,建立图像的自相似性描述符,采用距离函数计算出图像与其他所有样本图像之间的相似性系数,将由相似性系数构成的相似性矩阵作为该图像的风格相似性矩阵,采用Adaboost分类器对未知样本做出判断.结果表明艺