本文選題：國畫 + 工筆�。� 參考：《計算機學(xué)報》2017年12期

【摘要】：傳統(tǒng)國畫的數(shù)字化是信息時代對國畫有效保存和有效分享的重要手段.海量的數(shù)字化國畫已成為數(shù)字博物館乃至現(xiàn)代圖書館重要的組成部分.如何實現(xiàn)對數(shù)字化國畫的高效檢索和管理已成為一個亟需解決的問題.針對該問題,文中探索研究基于表現(xiàn)手法的國畫分類方法.根據(jù)表現(xiàn)手法的不同,國畫可以分為工筆畫和寫意畫兩種基本形式.畫作的對象內(nèi)容不同及不同畫家的畫法、風(fēng)格不同等因素對工筆畫和寫意畫的計算機分類帶來了重大挑戰(zhàn).通過對國畫表現(xiàn)手法的研究及對大量國畫的分析,文中首先提出一種國畫關(guān)鍵區(qū)域檢測方法,通過融合Scale Invariant Feature Transform(SIFT)特征檢測子和邊緣檢測得到國畫關(guān)鍵區(qū)域.然后,提出國畫關(guān)鍵區(qū)域描述方法,通過對關(guān)鍵區(qū)域視覺特征及內(nèi)部鄰域差異性的描述,有效捕獲工筆畫和寫意畫在繪畫技法上的不同.最后,提出一種級聯(lián)分類策略,融合不同維度特征,實現(xiàn)對國畫的分類.在文中所構(gòu)建的包含1718幅古代、現(xiàn)代、當(dāng)代國畫大家作品的數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,文中所提方法在工筆畫和寫意畫分類上取得了很好的效果,分類正確率比現(xiàn)有最好方法提高了3.4%以上.
[Abstract]:The digitalization of traditional Chinese painting is an important means to effectively preserve and share traditional Chinese painting in the information age. Mass digital Chinese painting has become an important part of digital museum and even modern library. How to achieve the efficient retrieval and management of digital Chinese painting has become an urgent problem. Aiming at this problem, this paper explores and studies the classification method of traditional Chinese painting based on expression technique. According to the different performance techniques, traditional Chinese painting can be divided into two basic forms of fine brushwork and freehand brushwork. The difference of object content and painting method of different painters and different styles bring great challenge to the computer classification of fine brushwork and freehand brushwork. Based on the study of the expression techniques of traditional Chinese painting and the analysis of a large number of traditional Chinese paintings, this paper first puts forward a method to detect the key areas of traditional Chinese painting, and obtains the key areas of traditional Chinese painting through the fusion of Scale Invariant Feature transform and sift feature detection and edge detection. Then, the paper puts forward the description method of the key area of traditional Chinese painting. Through the description of the visual characteristics of the key area and the difference of the internal neighborhood, it can effectively capture the difference between the fine brushwork and freehand brushwork in the painting technique. Finally, a concatenated classification strategy is proposed to realize the classification of traditional Chinese painting. The experimental results on the data set of 1718 ancient, modern and contemporary Chinese paintings show that the method proposed in this paper has achieved good results in the classification of fine brushwork and freehand brushwork. The classification accuracy is more than 3.4% higher than the best method.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：J212;TP391.41

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本文編號：1938918