《表4 不同特征组合输入的情感分类准确率Tab.4 Accuracy of image emotion classification using CNN with different input of

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《基于卷积神经网络的领带花型情感分类》

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表2、3结果显示，本文使用的4层卷积网络结构获得的分类准确率最高。相同的网络层数，滤波器个数越多，可学习到的特征图层数量越多，分类表现越好，但滤波器个数的增多会造成网络训练参数的大量增长，在小样本数据库中易造成过拟合等不利现象。从表4可知，在单路输入特征时，输入像素值RGB的分类准确率最高，HSV通道次之，Gabor纹理特征较差，由此可见，色调是影响织物情感的较为重要的因素。RGB与通道H、通道V并行的网络正确率不增反降，本文使用像素值RGB+S通道+纹理Gabor特征得到的分类准确率最高。