公开(公告)号：CN112070116A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010776758.X

申请日：2020-08-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 李利荣 ,  张开 ,  王子炎 ,  熊炜 ,  胡琦 ,  陈鹏 ,  杨荻椿 ,  艾美慧 ,  朱莉

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于支持向量机的艺术画作自动分类系统及方法，包括图像预处理模块、艺术画作分类模块，图像预处理模块用于对待分类的艺术画作进行预处理，得到预处理后的艺术画作；艺术画作分类模块采用三级SVM分类器；第一级分类器采用偏态分类树，用于根据预处理后的艺术画作分类出素描画、非素描画；第二级分类器采用偏态分类树，用于根据非素描画分类出水彩画、油画；第三级分类器采用正态树，用于根据油画得到油画派别。本发明解决了现有技术中无法对不同风格的艺术画作进行自动分类的问题，能够更好地实现不同风格的艺术画作分类。

公开(公告)号：CN118396903A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410518188.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 胡琦 ,  肖腾 ,  刘伟 ,  叶志伟

IPC: G06T5/80 ,  G06T5/60 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了基于深度学习的手机图像畸变校正方法、装置。本方法包括：构建深度学习模型，深度学习模型配置有结构恢复器、语义嵌入器和纹理渲染器；在训练深度学习模型的过程中，将由语义嵌入器所生成全局语义特征和由结构恢复器所生成的全局结构特征进行融合，以生成全局混合特征，并将由切割训练样本所形成区块的局部特征与全局混合特征融合以确定有序的畸变分布信息，获得训练好的深度学习模型；确定待校正的手机图像的畸变参数和/或畸变校正。本方法中，通过特征学习获取更加精确的畸变参数，并借助分层校正的策略获得更清晰的畸变校正图像。本方法不仅提高畸变校正的准确性和清晰度，还能够在实时处理手机图像数据时保持高效性能。

公开(公告)号：CN112070116B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202010776758.X

申请日：2020-08-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 李利荣 ,  张开 ,  王子炎 ,  熊炜 ,  胡琦 ,  陈鹏 ,  杨荻椿 ,  艾美慧 ,  朱莉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于支持向量机的艺术画作自动分类系统及方法，包括图像预处理模块、艺术画作分类模块，图像预处理模块用于对待分类的艺术画作进行预处理，得到预处理后的艺术画作；艺术画作分类模块采用三级SVM分类器；第一级分类器采用偏态分类树，用于根据预处理后的艺术画作分类出素描画、非素描画；第二级分类器采用偏态分类树，用于根据非素描画分类出水彩画、油画；第三级分类器采用正态树，用于根据油画得到油画派别。本发明解决了现有技术中无法对不同风格的艺术画作进行自动分类的问题，能够更好地实现不同风格的艺术画作分类。