国画的艺术目标分割及深度学习与分类

摘要：

目的 现有对艺术画进行分类的文献大多对整幅画作直接进行特征提取,但任何图像内容特征的可适应性都存在一定的局限性.画家画不同艺术目标的笔锋和艺术处理往往是不同的,如果不考虑每个笔锋所产生的条件而一味地分析笔锋的走向和力度分布等将会是很盲目的.为此提出一种基于艺术目标的中国画分类算法.方法 首先,基于简单线性迭代聚类算法根据像素间颜色和位置的相差程度来生成超像素;其次,提出针对艺术目标的最大相似度区域合并算法交互式地进行艺术目标分割,将国画分割成一系列的艺术目标,如马、人物等,以提取画家用来表现艺术形式和抒发情感的相对稳定单元;然后利用深度卷积神经网络(O-CNN)来描述这些艺术目标的高级语义特征;最后,引入支持向量机对每幅中国画内的各种艺术目标的分类结果进行最后的融合与分类.结果 本文针对艺术目标进行国画的学习和分类,实现了对样本库中10位画家中国画的识别,平均准确率为89％.实验结果表明,本文算法在平均查全率和查准率上优于现有的MHMM(The 2D multi-resolution hidden Markov model)和Fusion等方法.结论 本文的成果可用于中国画的数字化分析、管理、理解和识别,为中国画传承和鉴赏提供有效的数字工具.

关键词：艺术目标分割、中国画分类、卷积神经网络、融合算法、深度学习、超像素分割

所属期刊栏目：23

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61502331,11701410

在线出版日期：2018-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1193-1206