文献类型：期刊文章

作　　者：盛家川[1] 陈雅琦[1] 王君[2] 李亮[3,4]

SHENG Jiachuan;CHEN Yaqi;WANG Jun;LI Liang(School of Science and Technology,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin 300222;Department of Management Information Systems,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin 300222;Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering,China Three Gorges University,Yichang 443002;College of Intelligence and Computing,Tianjin University,Tianjin 300350)

机构地区：[1]天津财经大学理工学院,天津300222 [2]天津财经大学管理信息系统系,天津300222 [3]三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,宜昌443002 [4]天津大学智能与计算学部,天津300350

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61502331,61602338);湖北省创新群体项目(No.2015CFA025);教育部人文社会研究项目(No.18YJA63005T);天津市自然科学基金项目(No.18JCYBJC85100)资助。

年　　份：2020

卷　　号：33

期　　号：2

起止页码：141-149

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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1000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  

分 类 号：TP391]