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目的针对古代壁画图像自身特征提取存在的主观单一性和客观不充分性等问题,以经典Alex Net网络模型为基础,提出了一种结合特征融合思想的卷积神经网络模型,用于古代壁画图像的自动分类。方法首先,由于大型壁画数据集较为缺乏,通过对壁画样本使用缩放、亮度变换、加噪和翻转等图像增强算法来扩大数据集,并提取壁画图像第1阶段的边缘等底层特征;其次,采用结构不同的双通道网络对提取的第1阶段特征进行第2阶段的深层抽象,得到两个通道的特征;最后,融合两个通道的特征,共同构建损失函数得到分类结果,从而提高模型的鲁棒性和