【摘 要】
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为提高国画的识别精度,提出一种基于纹理特征和颜色特征的正则化极限学习机的国画识别方法。首先分别利用灰度共生矩阵法提取国画图像的纹理特征和颜色矩提取国画图像的颜色
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划项目(编号:18JK0236)
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为提高国画的识别精度,提出一种基于纹理特征和颜色特征的正则化极限学习机的国画识别方法。首先分别利用灰度共生矩阵法提取国画图像的纹理特征和颜色矩提取国画图像的颜色特征,之后将纹理特征和颜色特征组成国画图像的复合特征。将纹理特征和颜色特征组成的复合特征作为RELM的输入,国画类别作为RELM的输出。选择鞍马画、花鸟画、山水画、竹子画和人物画等5种国画为研究对象,研究结果表明,与ELM、SVM和BPNN对比发现,本文算法RELM具有更高的识别准确率,提高了国画识别的精度,为国画识别研究和应用提供了新的方法和途径
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