基于SVM的艺术风格图像多元分类系统

本文主要探讨了多类支持向量机（Multi-class SVM）在图像艺术属性分类中的应用。随着图像处理技术的发展，传统的图像分类方法往往侧重于像素级特征或视觉内容，但在艺术图像领域，依据艺术风格进行分类的研究相对较少。作者陈晓娥和陈昭炯针对这一问题，提出了一种创新的解决方案。 首先，他们构建了一个基于艺术属性的自动分类系统，该系统特别关注了摄影作品、国画、水彩画、素描和油画等不同艺术风格的图像分类。支持向量机（SVM）因其在小样本和非线性分类上的优势被选为分类器。为了处理多类问题，他们采用了一种分级分类方法，并结合了SVM的特性，设计了一种特殊的二叉树多类分类算法。 在实际操作中，关键步骤包括特征提取。他们对各类艺术风格的图像进行了深入分析，提炼出既能代表各艺术流派特征又易于计算的区分度高的特征。这些特征可能包括线条纹理、色彩对比、构图规则等方面的信息，这些都是艺术风格的重要标志。 然后，通过一系列实验对这个多类SVM分类算法进行了验证。实验结果显示，该系统在艺术属性图像分类任务上表现优异，能够准确地将不同的艺术类型分开，体现了其良好的分类性能。这不仅提高了图像识别的精度，也为艺术领域中的自动化内容理解和分析提供了新的思路和技术支持。 本文的研究对于拓宽图像分类的视角，尤其是在艺术图像领域，具有重要的理论价值和实践意义。通过多类SVM的应用，我们可以期待在艺术鉴赏、智能推荐、艺术品保护等多个方面取得突破。此外，这项工作还为其他领域的多类分类问题提供了一种可借鉴的方法，尤其是在数据特征选择和分类策略优化方面。