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文檔簡介
1、繪畫是人類文明發(fā)展歷程中一種重要的文化藝術(shù)表現(xiàn)形式,多年來產(chǎn)生了大量的繪畫作品。針對這些繪畫作品的研究,一直是人們了解人類的歷史、文化、藝術(shù)以及科技的發(fā)展史,從而進(jìn)一步推動人類文明發(fā)展的一種重要手段。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用,越來越多的繪畫作品逐漸實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化,使得大規(guī)模的繪畫藝術(shù)分析成為可能。但隨著大量數(shù)字化繪畫圖像資源的出現(xiàn)為研究者們帶來了豐富研究資料的同時(shí),研究者們又面臨著如何有效使用這些海量數(shù)字資源的新問題。其中,如何利用
2、計(jì)算機(jī)對這些海量繪畫圖像進(jìn)行有效分類以便于研究者的進(jìn)一步研究,是一個(gè)需要首先解決的重要課題。
不同于一般的自然圖像,繪畫作品都是人工作品,具有自身的藝術(shù)風(fēng)格等特有屬性。而傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)圖像分類方法由于并未考慮到繪畫圖像的藝術(shù)風(fēng)格的一些特性,并不適合直接應(yīng)用于繪畫圖像上。本文研究利用繪畫圖像所特有的藝術(shù)風(fēng)格特性來實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)字繪畫圖像的分類處理。
本文主要工作與創(chuàng)新包括:
1)提出了一種基于繪畫技
3、法的藝術(shù)風(fēng)格描述符構(gòu)建方法。在對大量藝術(shù)類文獻(xiàn)研究分析的基礎(chǔ)上,研究了中西方繪畫和不同朝代的敦煌壁畫兩類數(shù)繪畫圖像樣本,從繪畫技法的角度展開了深入分析并提出了三個(gè)特征和三大類屬性以及十六個(gè)特征來描述繪畫圖像的藝術(shù)風(fēng)格的方法,并實(shí)現(xiàn)了基于該方法的繪畫圖像分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性。
2)提出了一種基于藝術(shù)風(fēng)格相似性規(guī)則的不同藝術(shù)風(fēng)格的繪畫圖像分類方法。基于人腦認(rèn)知機(jī)制和相似性原理,研究分析了藝術(shù)風(fēng)格自身屬性,建立了藝
4、術(shù)風(fēng)格相似性規(guī)則。在遵循規(guī)則的基礎(chǔ)上,對藝術(shù)領(lǐng)域中普遍認(rèn)可的風(fēng)格特征進(jìn)行量化,計(jì)算出圖像風(fēng)格的自我相似性描述符,然后計(jì)算出圖像與其它所有樣本圖像的相似性系數(shù)來構(gòu)成相似性矩陣,最后使用Adaboost算法實(shí)現(xiàn)未知繪畫作品的類別判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了基于藝術(shù)風(fēng)格相似性規(guī)則進(jìn)行繪畫圖像分類的有效性。
3)提出了一種基于顯著性的不同藝術(shù)風(fēng)格繪畫圖像分類方法。根據(jù)人類視覺對感觀世界所呈現(xiàn)的視覺信息具有選擇性視覺注意這一特性,首先提出
5、了一種人類視覺顯著性檢測方法,通過結(jié)合顏色增強(qiáng)算法以及基于全局區(qū)域?qū)Ρ榷确椒ǜ髯缘膬?yōu)點(diǎn),來獲取更為精確的顯著性圖并且在公開數(shù)據(jù)庫上對這種方法進(jìn)行了評估。然后在顯著性圖基礎(chǔ)上進(jìn)行基于概率模型的分類。該方法在不同藝術(shù)風(fēng)格的敦煌壁畫數(shù)據(jù)庫以及Caltech101,Caltech256兩個(gè)通用數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于視覺顯著性的方法應(yīng)用于基于藝術(shù)風(fēng)格的繪畫圖像分類是有效的,同時(shí)也可以擴(kuò)展應(yīng)用于通用的圖像分類,其性能表現(xiàn)良好,說明該方法魯棒性
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