赵明权
- 作品数：8 被引量：53H指数：2
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法
- 本发明公开了一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法：包括以下步骤：(1)设计并行卷积神经网络结构；(2)设计两种网络输入图，并针对输入定义基于超像素的标签；(3)数据集平衡化处理与输入预处理；(4)模型训练：所述模...
- 王伟凝肖纯师婷婷赵明权
- 一种基于多方面深度学习表达的图像情感分类方法
- 本发明公开了一种基于多方面深度学习表达的图像情感分类的方法，包括以下步骤：(1)图像情感分类模型设计：包括一个并行卷积神经网络模型和一个用于决策融合网络特征的支持向量机分类器；(2)并行卷积神经网络结构设计:共5个结构相...
- 王伟凝黄杰雄李乐敏赵明权
- 文献传递
- 一种人物摄影图像的质量分类方法
- 本发明公开了一种人物摄影图像的质量分类方法，首先从已根据人物摄影图像的质量分类划分为不同质量等级的样本图片库中，为每个质量等级随机选取多张人物图像作为该质量等级的样本图像；使用人脸特征点检测算法获取脸部的特征点，然后提取...
- 王伟凝黄杰雄赵明权刘剑聪
- 文献传递
- 一种基于并行卷积神经网络的图像质量测试方法
- 本发明公开了一种基于并行卷积神经网络的图像质量测试方法，包括以下步骤：(1)采用并行卷积神经网络建立图像质量测试模型；所述图像质量测试模型包括五个卷积层和三个全连接层；(2)输入数据预处理与数据库平衡化处理：(3)模型的...
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- 文献传递
- 一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法
- 本发明公开了一种基于并行卷积神经网络的图像显著性检测方法：包括以下步骤：(1)设计并行卷积神经网络结构；(2)设计两种网络输入图，并针对输入定义基于超像素的标签；(3)数据集平衡化处理与输入预处理；(4)模型训练：所述模...
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- 文献传递
- 基于并行深度卷积神经网络的图像美感分类被引量：52
- 2016年
- 随着计算机和社交网络的飞速发展,图像美感的自动评价产生了越来越大的需求并受到了广泛关注.由于图像美感评价的主观性和复杂性,传统的手工特征和局部特征方法难以全面表征图像的美感特点,并准确量化或建模.本文提出一种并行深度卷积神经网络的图像美感分类方法,从同一图像的不同角度出发,利用深度学习网络自动完成特征学习,得到更为全面的图像美感特征描述;然后利用支持向量机训练特征并建立分类器,实现图像美感分类.通过在两个主流的图像美感数据库上的实验显示,本文方法与目前已有的其他算法对比,获得了更好的分类准确率.
- 王伟凝王励赵明权蔡成加师婷婷徐向民
- 关键词：特征提取
- 一种人物摄影图像的质量分类方法
- 本发明公开了一种人物摄影图像的质量分类方法，首先从已根据人物摄影图像的质量分类划分为不同质量等级的样本图片库中，为每个质量等级随机选取多张人物图像作为该质量等级的样本图像；使用人脸特征点检测算法获取脸部的特征点，然后提取...
- 王伟凝黄杰雄赵明权刘剑聪
- 文献传递
- 基于图像场景和显著性信息的图像美感质量评估
- 随着信息技术的持续进步,人们每天会接触到大量的图像,其形式和内容越来越多样化,色彩越来越丰富。可计算图像美感的研究目的是利用计算机模拟人类视觉系统与审美思维,对图像的美感程度做出判决。因此,图像美感质量评估研究逐渐引起研...
- 赵明权
- 关键词：卷积神经网络
- 文献传递
