本文選題：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點：中國水墨畫　出處：《圖學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：針對使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中國水墨畫風(fēng)格進行學(xué)習(xí)的過程進行了探討。首先,分析了VGG19神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的框架結(jié)構(gòu),并探討了如何使用VGG19模型提取藝術(shù)風(fēng)格,并和普通風(fēng)景圖像融合的過程;然后,在理論的基礎(chǔ)上,依據(jù)中國水墨畫的實際特點,通過實驗分析尋找合適的卷積層處理內(nèi)容圖像,以及尋找最優(yōu)的疊加組合對水墨畫特征進行提取,并提出了評價圖像質(zhì)量的可視化準(zhǔn)則;最后,通過調(diào)整內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像的比例系數(shù),得到了符合預(yù)期目標(biāo)的圖像,驗證了理論的可行性,提出了新的中國水墨畫風(fēng)格圖像的風(fēng)格提取方法。
[Abstract]:The learning process of Chinese ink painting style using convolution neural network is discussed. Firstly, the frame structure of VGG19 neural network model is analyzed, and how to use VGG19 model to extract artistic style is discussed. And then, on the basis of the theory, according to the actual characteristics of Chinese ink painting, through the experimental analysis to find the appropriate convolution layer processing content image, And find the best superposition combination to extract the features of ink and ink painting, and put forward the visual criterion to evaluate the image quality. Finally, by adjusting the proportion coefficient of the content image and the style image, we get the image that accords with the expected goal. The feasibility of the theory is verified and a new style extraction method of Chinese ink painting style image is proposed.
【作者單位】： 南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;江蘇省公安廳物證鑒定中心;南通市腫瘤醫(yī)院放療科;
【基金】：2015年江蘇省政策引導(dǎo)類計劃(產(chǎn)學(xué)研合作)-前瞻性聯(lián)合研究項目(BY2015069-06) 2016年度省重點研發(fā)計劃-社會發(fā)展-臨床前沿技術(shù)(SBE2016750075)
【分類號】：TP183;TP391.41

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