摘要
本发明公开了基于图像识别的艺术作品鉴别方法,涉及艺术作品鉴别技术领域,包括获取艺术作品图像并对艺术作品图像进行预处理,提取预处理后的艺术作品图像特征向量;进行逆向图像搜索并计算用户上传的艺术作品图像与数据库中艺术作品图像的相似度进行图像对比,构建艺术作品鉴别模型进行艺术作品真伪鉴别。本发明通过收集多源艺术作品图像并提取特征向量,将用户上传的图像特征与数据库中相似度最高的图像特征进行整合并将通过图卷积操作和深度神经网络处理得到的最终特征输入进构建的艺术作品鉴别模型进行艺术作品真伪鉴别,增强了对艺术作品细节的捕获能力,可以深度提取艺术作品的图像特征并有效区分真品和伪造品,提高了鉴别的准确性。
技术关键词
图像特征向量
鉴别方法
深度神经网络
局部敏感哈希算法
图像搜索
艺术家
生成数字证书
节点特征
优化约束条件
区分真品
数据
深度学习框架
直方图均衡化
高斯滤波器
鉴别技术
邻居
色彩校正
定义
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流量预测模型
TensorFlow框架
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指标
网络优化
病理特征分析方法
长短期记忆网络
生理
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归因
训练机器学习算法
数据
训练神经网络
设备组件
控制设备
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预测误差
分布式电源
分布式光伏发电
负荷