發(fā)布時(shí)間：2020-05-17 12:22

【摘要】：藝術(shù)品積淀了厚重的文化脈絡(luò),承載著人類文明的精華。數(shù)千年的人文歷史留下了寶貴的藝術(shù)品資源,藝術(shù)文物的歸類整理和檢索是領(lǐng)域內(nèi)的重要課題。面對紛繁復(fù)雜的藝術(shù)品資源,人們往往無所適從,不僅普通人員難以了解其信息細(xì)節(jié),即便專業(yè)人員也往往難以快速厘清其人文脈絡(luò),引入影像分析技術(shù),基于藝術(shù)品的影像特征對其進(jìn)行識別整理并實(shí)現(xiàn)快速檢索是領(lǐng)域內(nèi)的重要趨勢。近年來,人工智能(Artifical Intelligence,AI)技術(shù)發(fā)展迅速,基于智能技術(shù)的圖像識別、圖像檢索是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)�；谏鲜鲂枨�,論文嘗試將AI技術(shù)引入到藝術(shù)品的歸類整理和檢索領(lǐng)域,并研究開發(fā)了一套基于影像特征的藝術(shù)品識別檢索系統(tǒng),研究內(nèi)容與成果主要包括:(1)方案設(shè)計(jì)。探索性地分析了用于藝術(shù)品識別檢索的解決方案,對系統(tǒng)功能與架構(gòu)做了詳細(xì)探討,對系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了分析比較,完成了系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)需求分析與概念設(shè)計(jì)。(2)數(shù)據(jù)采集。設(shè)計(jì)了一套爬蟲程序,從多個(gè)平臺抓取藝術(shù)品相關(guān)圖文數(shù)據(jù),完成了一個(gè)近10萬張圖像的多類別藝術(shù)品影像數(shù)據(jù)集,并對有標(biāo)簽影像數(shù)據(jù)集的類別不平衡狀態(tài)進(jìn)行了分析。(3)系統(tǒng)建模。研究了基于影像特征的藝術(shù)品識別分類方法和檢索方法,在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較了視覺詞描述圖像內(nèi)容、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述圖像內(nèi)容的性能,進(jìn)一步對性能較好的不同卷積模型進(jìn)行了對比,還分析了過采樣方法在類別不平衡情形中對卷積網(wǎng)絡(luò)的作用,最后以實(shí)驗(yàn)評價(jià)指標(biāo)AP值、AUC值、TopK準(zhǔn)確率和mAP值為依據(jù)確立VGG-16作為描述藝術(shù)品圖像內(nèi)容的最終模型。(4)算法設(shè)計(jì)。探索了圖像識別檢索的算法優(yōu)化方法,創(chuàng)新性地提出了兩個(gè)優(yōu)化算法,一個(gè)是應(yīng)用卷積特征類別中心點(diǎn)優(yōu)化不平衡情形中的識別分類,另一個(gè)是增強(qiáng)查詢圖像的語義屬性來優(yōu)化圖像檢索效果。本文分別設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)進(jìn)行算法性能分析,Cifar-10、Cifar-100和藝術(shù)品影像數(shù)據(jù)集上的具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩個(gè)算法具有良好的優(yōu)化能力,前一個(gè)算法對不平衡情形的圖像內(nèi)容分類指標(biāo)AP值有明顯提升,后一個(gè)算法對圖像檢索評價(jià)指標(biāo)TopK準(zhǔn)確率和mAP有顯著提升。(5)軟件開發(fā)。開發(fā)了一套藝術(shù)品影像識別檢索的軟件系統(tǒng),將論文研究的方法和創(chuàng)新算法用于軟件平臺實(shí)踐之中,完成了系統(tǒng)軟件的服務(wù)端和web客戶端的設(shè)計(jì)開發(fā)以及相應(yīng)的測試。論文引入影像特征分析技術(shù),并將其應(yīng)用于藝術(shù)品的歸類整理和識別檢索。該系統(tǒng)具備以圖搜圖、圖像內(nèi)容識別、藝術(shù)品圖文批量導(dǎo)入及在售藝術(shù)品圖文上傳等功能,對藝術(shù)品的信息獲取具有重要價(jià)值和意義。
【圖文】：

BOW 模型用于圖像領(lǐng)域之后，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，這種方法在各個(gè)環(huán)節(jié)的最計(jì)算量(特別是視覺詞典的生成過程計(jì)算量)較大。從時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來看種方法容易受到數(shù)據(jù)規(guī)模制約。2006 年 Nister 和 Stewenius 提出層次化 k-means 方圖 1-1 在 BOW 模型中應(yīng)用圖像局部特征進(jìn)行分類和檢索

圖 1-2 在圖像局部特征基礎(chǔ)上構(gòu)建 FV 去訓(xùn)練分類器進(jìn)行圖像分類在圖像檢索任務(wù)中，利用視覺詞構(gòu)建的圖像描述量進(jìn)行檢索時(shí)，視覺詞匯的數(shù)一定范圍影響檢索效果：視覺詞匯數(shù)量越多檢索的結(jié)果越準(zhǔn)確。由于局部特征構(gòu)描述量的初始維度由視覺詞匯量決定，為了減少存儲和計(jì)算開銷，，利用局部特征
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TP311.52

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本文編號：2668541