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公开(公告)号：CN101533517A
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200910082373.7
申请日：2009-04-15
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构特征的中国书画印章图像自动提取方法，其步骤包括：1)对输入图像进行颜色分层；2)基于连通区域的图像分割；3)基于印章结构特征的图像区域过滤；4)在输入图像中提取印章图像。本发明利用基于机器学习的中国书画颜色分层分析模型，实现了书画作品基于色层的同质区域粒度级别的图像分割。在此基础上提出了一种基于印章轮廓模板和内部结构复杂度的书画印章提取方法，该提取方法能够从整幅书画作品或书画作品局部图像中准确地自动提取出印章图像的全部信息，据此可以实现一个利用印章图像作为关键信息的基于内容的中国书画图像检索和语义标注系统，为中国书画作品的检索、鉴定以及分类等奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101556652B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200910082372.2
申请日：2009-04-15
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的中国书画颜色分层分析方法，其特征在于：对同类图像样本进行像素级别的颜色分类，建立一组关于颜色集的先验知识；利用所述先验知识对图像进行基于所述颜色集的分层；将图像中包含的语义信息，以各图像区域为载体，层析到各所述颜色层上；实现所述图像的各要素的分割提取；其步骤包括：1)获取数字图像的颜色先验知识；2)用机器学习方法建立颜色分层的原始颜色描述模型；3)对所述原始颜色描述模型进行反馈学习，得到颜色描述模型；4)利用所述颜色描述模型，对输入的书画数字图像进行颜色分层。本发明的方法为实现中国书画作品的各要素的分割提取，如技法、分类、构图、主题，甚至意境等中、高层语义的研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN101556652A
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200910082372.2
申请日：2009-04-15
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的中国书画颜色分层分析方法，其特征在于：对同类图像样本进行像素级别的颜色分类，建立一组关于颜色集的先验知识；利用所述先验知识对图像进行基于所述颜色集的分层；将图像中包含的语义信息，以各图像区域为载体，层析到各所述颜色层上；实现所述图像的各要素的分割提取；其步骤包括：1)获取数字图像的颜色先验知识；2)用机器学习方法建立颜色分层的原始颜色描述模型；3)对所述原始颜色描述模型进行反馈学习，得到颜色描述模型；4)利用所述颜色描述模型，对输入的书画数字图像进行颜色分层。本发明的方法为实现中国书画作品的各要素的分割提取，如技法、分类、构图、主题，甚至意境等中、高层语义的研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN101533517B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN200910082373.7
申请日：2009-04-15
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于结构特征的中国书画印章图像自动提取方法，其步骤包括：1)对输入图像进行颜色分层；2)基于连通区域的图像分割；3)基于印章结构特征的图像区域过滤；4)在输入图像中提取印章图像。本发明利用基于机器学习的中国书画颜色分层分析模型，实现了书画作品基于色层的同质区域粒度级别的图像分割。在此基础上提出了一种基于印章轮廓模板和内部结构复杂度的书画印章提取方法，该提取方法能够从整幅书画作品或书画作品局部图像中准确地自动提取出印章图像的全部信息，据此可以实现一个利用印章图像作为关键信息的基于内容的中国书画图像检索和语义标注系统，为中国书画作品的检索、鉴定以及分类等奠定了基础。
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公开(公告)号：CN102054178B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201110023315.4
申请日：2011-01-20
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部语义概念的国画图像识别方法，包括以下步骤：1)利用扫描设备对待识别的国画作品进行图像采集，并存入计算机中；2)通过随机抽取器将采集到的国画作品图像分成训练样本集和测试样本集；3)通过视觉注意力模型分别提取训练样本集和测试样本集内国画作品图像中的显著区域图像；4)对训练样本集内的国画作品图像和相应的显著区域图像，建立国画作品图像词包模型；5)根据词包模型空间金字塔模型，并生成相应的两个空间金字塔特征直方图；6)采用串行合并的方法对步骤5)中生成的两个空间金字塔特征直方图进行融合；7)利用聚类方法、K近邻法、神经网络和支持向量机方法中的一种以上分类方法对测试样本集中待识别的国画图像进行识别，用识别准确率和混淆矩阵的方式输出识别结果。
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公开(公告)号：CN102054178A
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201110023315.4
申请日：2011-01-20
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部语义概念的国画图像识别方法，包括以下步骤：1)利用扫描设备对待识别的国画作品进行图像采集，并存入计算机中；2)通过随机抽取器将采集到的国画作品图像分成训练样本集和测试样本集；3)通过视觉注意力模型分别提取训练样本集和测试样本集内国画作品图像中的显著区域图像；4)对训练样本集内的国画作品图像和相应的显著区域图像，建立国画作品图像词包模型；5)根据词包模型空间金字塔模型，并生成相应的两个空间金字塔特征直方图；6)采用串行合并的方法对步骤5)中生成的两个空间金字塔特征直方图进行融合；7)利用聚类方法、K近邻法、神经网络和支持向量机方法中的一种以上分类方法对测试样本集中待识别的国画图像进行识别，用识别准确率和混淆矩阵的方式输出识别结果。
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