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考古论文_融合迁移学习的Inception-v3模型在

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文章摘要:针对古代壁画图像数量少、质量低、特征提取困难和存在壁画文本与绘画风格相似等问题，提出了一种融合迁移学习的Inception-v3模型对古代壁画朝代进行识别与分类。首先，将Inception-v3模型在ImageNet数据集进行预训练得到迁移模型，将迁移模型在小型壁画数据集进行参数微调后对壁画图像提取高层特征；其次，增加两个全连接层增强表达能力，用颜色直方图与局部二值模式(LBP)纹理直方图提取壁画艺术特征；最后，将高层特征与艺术特征相融合，用Softmax分类器进行朝代分类。实验结果表明，所提出的模型训练过程稳定，在构造的小型壁画数据集上，最终准确率为88.7%，召回率为88.62%,F1值为88.58%，各评价指标均优于AlexNet、VGGNet(Visual Geometry Group Net)等经典网络，与LeNet-5、AlexNet-S9等改进的卷积神经网络模型相比，各朝代类别准确率平均提升了至少7个百分点，泛化能力强，不易出现过拟合现象，能有效识别壁画所属朝代。

文章关键词:壁画分类,朝代识别,迁移学习,Inception-v3模型,颜色直方图,

项目基金:山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目(20190130),

论文作者:闫敏敏¹ 贾一鸣¹ 田晓东¹

作者单位:1. 太原科技大学计算机科学与技术学院 2. 忻州师范学院计算机系

论文分类号: K879.41;TP391.41

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