申请/专利权人：网思科技股份有限公司

申请日：2023-10-09

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117037159B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.11.28#实质审查的生效;2023.11.10#公开

摘要：本申请提供了一种基于卷积神经网络的油画真伪鉴别方法、装置及存储介质，基于待鉴别油画图像的灰度图像，分别将横坐标相同的各个像素点的灰度值进行相加，以得到每个横坐标对应的第一灰度相加结果。以及分别将纵坐标相同的各个像素点的灰度值进行相加，以得到每个纵坐标对应的第二灰度相加结果，以便于在待鉴别油画图像中筛选出与真迹油画图像颜色相差较大的颜色差异区域。在确定各个颜色差异区域后，可以利用SIFT算法分别获取每个颜色区域差异的特征点信息。由于特征点信息可以反映油画作品中的笔触特征，且笔触特征难以复制，因此计算机设备可基于各个特征点信息自动生成待鉴别油画图像的真伪鉴别结果，且真伪鉴定结果具备较高的可靠性。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的油画真伪鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待鉴别油画图像；对所述待鉴别油画图像进行灰度化处理，以得到灰度图像；根据所述灰度图像中各个像素点的横坐标，将横坐标相同的各个像素点的灰度值进行相加，以分别得到每个所述横坐标对应的第一灰度相加结果；根据所述灰度图像中各个像素点的纵坐标，将纵坐标相同的各个像素点的灰度值进行相加，以分别得到每个所述纵坐标对应的第二灰度相加结果；基于各个所述横坐标、各个所述纵坐标、每个所述横坐标对应的所述第一灰度相加结果和每个所述纵坐标对应的所述第二灰度相加结果，在所述待鉴别油画图像中确定各个颜色差异区域；采用SIFT算法分别获取所述待鉴别油画图像中每个所述颜色差异区域对应的特征点信息；所述特征点信息用于反映待鉴别油画的笔触特征；根据各个所述颜色差异区域对应的特征点信息，生成所述待鉴别油画图像的真伪鉴别结果；每个所述颜色差异区域对应的特征点信息包括该颜色差异区域中各个特征点的坐标值和每个所述特征点的特征方向角；其中，所述根据各个所述颜色差异区域对应的特征点信息，生成所述待鉴别油画图像的真伪鉴别结果的步骤，包括：获取所述待鉴别油画图像对应的目标画作名称；在预先训练得到的多个真伪分类模型中，确定与所述目标画作名称对应的第三目标模型；其中，不同的真伪分类模型对应不同的画作名称，每一真伪分类模型的模型输入为特征点信息，每一真伪分类模型的模型输出为真伪标签；将各个所述颜色差异区域对应的特征点信息输入到所述第三目标模型中，以获取由所述第三目标模型输出的真伪标签；所述真伪标签用于反映所述待鉴别油画图像的真伪鉴别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 网思科技股份有限公司 基于卷积神经网络的油画真伪鉴别方法、装置及存储介质

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