贵州苗族蜡染纹样文化内涵挖掘与应用

贵州苗族蜡染图案因风格古拙神秘、纹样优美、立意清晰和文化内涵丰富,成为贵州省最具特色的文化遗产之一。文章在深入挖掘蜡染图案中蕴含的文化内涵和审美特点基础上,采用Adobe illustrator工具提取蜡染矢量纹样,对每个纹样进行标注和编码,构建了苗族蜡染纹样素材库。实践表明,将蜡染纹样应用到产品设计中,所设计出的产品不仅具有较强的美感,还展现出了独特的苗族文化韵味。蜡染纹样素材库可以为产品设计领域提供大量的设计灵感,其对保护和传播民族文化瑰宝,促进民族文化自信具有重要的意义。

贵州苗族蜡染图像处理与图像库的建立

苗族蜡染是贵州省文化遗产的重要组成部分,如何保护好这份珍贵的文化遗产,使其在当今时代中得到进一步传承与发展,具有非常重要的意义。文章通过网络爬虫和实地走访的方式,从贵州黔东南地区和互联网收集了1 000余张苗族蜡染原始图像。首先,采用颜色空间转换、消除噪声、增强对比度、形态学处理等方法对原始图像进行处理,以提高图像的可用性和质量。其次,挖掘蜡染图案中蕴含的文化内涵。最后,将蜡染图像根据文化内涵进行分类,并进行图像库的建立,基于图像库设计出具有蜡染文化的进行现代产品,为本土非物质文化遗产的传承和现代产品的发展提供了一种有效思路。

基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论中的感性词;为获得更合理的感性评价,采用面向在线评论的词聚类结合程度副词的方法计算感性评价值,再从认知心理学的角度,结合产品属性参数与用户感性意象,构建了基于BP神经网络的非线性映射模型,用于模拟用户心理评估机制。最后,评估了模型的泛化能力,验证了所提方法的可行性与有效性。

基于机器视觉的一维和二维条码高速在线识别

针对高速运动过程中一维和二维条码识别,基于机器视觉技术提出一种高效、准确的条码在线识别方法。分析了在线条码识别技术和条码编码原理,并针对复杂背景下的图像高速定位与特征提取,建立了识码系数与条码运动的关系模型,提出在复杂背景下基于Halcon的条码高速识别算法。为了验证所提出算法的准确性,搭建了高速检测试验平台对所提的方法进行应用验证。实验结果表明,在所设置的参数下,当条码运动速度达到3.75 mm/ms时,系统识码系数达到最优;在1 000张测试数据集中,算法的准确率为97.10%,算法具有较好的鲁棒性。