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| 专利/申请号： | CN201910661643.3 | 专利名称： | 一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法 |
| 申请日： | 2019-07-22 | 申请/专利权人 | |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06K9/62 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 4 | 所属领域： | 网络传输专利转让搜索 |
应用场景：美术馆藏品管理系统;数字博物馆展品标注;艺术品交易平台自动化归类;版权保护与侵权监测;在线教育中的艺术风格识别教学工具
摘 要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的艺术图像分类方法，包括：获取每类艺术图像，图像裁切与构建训练集、验证集；然后使用空洞卷积、DKSE模块、深度可分离卷积搭建卷积神经网络；最后用训练集输入搭建好的卷积神经网络对其进行训练，得到可用来进行艺术图像分类的网络模型。本发明较传统方法相比，提取的艺术图像的整体特征与局部细节特征更加全面，可以适用于多种艺术图像分类研究，模型通用性较强，填补了现有多类艺术图像分类检索研究的不足；本发明中设计的卷积神经网络可减少对艺术图像分类人员的专业要求，避免了传统分类算法中复杂的特征提取和数据标注的工作；本发明卷积神经网络结构较其他卷积神经网络结构简单，分类准确率高。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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