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基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别
被引量:
7
1
作者
杨冰
徐丹
+1 位作者
张豪远
罗海妮
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期676-683,共8页
随着信息技术的发展,数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护,民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰,少数民族服饰具有更多的细节特征信息,对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础...
随着信息技术的发展,数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护,民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰,少数民族服饰具有更多的细节特征信息,对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构,设计并使用了多尺度密集连接单元,用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息,以提高网络的学习能力;此外,为进一步提高网络的鲁棒性,提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明,改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%,较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力,能够提取更多的细节特征信息,一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。
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关键词
民族服饰分类
图像识别
DenseNet
注意力机制
多尺度
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职称材料
基于边缘重建的多尺度壁画修复方法
被引量:
4
2
作者
张豪远
徐丹
+1 位作者
罗海妮
杨冰
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期590-598,共9页
中国古壁画历经千百年历史,不可避免地出现了不同程度的破损,其修复研究具有重要的历史价值和文化价值。传统的手工修复直接作用于壁画,操作不当会造成保护性破坏,所以采用数字虚拟修复,提出了基于边缘重建的多尺度壁画修复方法。由于...
中国古壁画历经千百年历史,不可避免地出现了不同程度的破损,其修复研究具有重要的历史价值和文化价值。传统的手工修复直接作用于壁画,操作不当会造成保护性破坏,所以采用数字虚拟修复,提出了基于边缘重建的多尺度壁画修复方法。由于现存壁画数量较少,通过收集与整理我国不同地域年代的壁画获得了实验数据。对自由裁剪后的壁画进行滤波平滑图像细节并保留其边缘,为破损区域的图像分割提供良好的初始化条件,经过图像聚类自动计算待修复掩膜;修复过程以边缘重建为基础,对破损壁画在多尺度空间中提取纹理特征,充分挖掘图像已知的可用信息进行其缺失内容的填补。实验结果表明,该方法不受壁画种类和破损程度的限制,整个重建过程更加通用和有效,能够恢复得到具有结构完整和纹理清晰的图像,并取得较好的修复效果。
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关键词
数字虚拟修复
图像滤波
分割模型
图像聚类
边缘重建
多尺度修复
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职称材料
题名
基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别
被引量:
7
1
作者
杨冰
徐丹
张豪远
罗海妮
机构
云南大学信息学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期676-683,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61540062,61761046)
云南省“万人计划”云岭学者专项
云南省科技厅—云南大学“双一流”建设联合基金项目(2019FY003012).
文摘
随着信息技术的发展,数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护,民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰,少数民族服饰具有更多的细节特征信息,对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构,设计并使用了多尺度密集连接单元,用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息,以提高网络的学习能力;此外,为进一步提高网络的鲁棒性,提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明,改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%,较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力,能够提取更多的细节特征信息,一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。
关键词
民族服饰分类
图像识别
DenseNet
注意力机制
多尺度
Keywords
national costume classification
image recognition
DenseNet
attention mechanism
multi-scale
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于边缘重建的多尺度壁画修复方法
被引量:
4
2
作者
张豪远
徐丹
罗海妮
杨冰
机构
云南大学信息学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期590-598,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61540062,61761046)
云南省“万人计划”云岭学者专项
云南省科技厅-云南大学“双一流”建设联合基金项目(2019FY003012)。
文摘
中国古壁画历经千百年历史,不可避免地出现了不同程度的破损,其修复研究具有重要的历史价值和文化价值。传统的手工修复直接作用于壁画,操作不当会造成保护性破坏,所以采用数字虚拟修复,提出了基于边缘重建的多尺度壁画修复方法。由于现存壁画数量较少,通过收集与整理我国不同地域年代的壁画获得了实验数据。对自由裁剪后的壁画进行滤波平滑图像细节并保留其边缘,为破损区域的图像分割提供良好的初始化条件,经过图像聚类自动计算待修复掩膜;修复过程以边缘重建为基础,对破损壁画在多尺度空间中提取纹理特征,充分挖掘图像已知的可用信息进行其缺失内容的填补。实验结果表明,该方法不受壁画种类和破损程度的限制,整个重建过程更加通用和有效,能够恢复得到具有结构完整和纹理清晰的图像,并取得较好的修复效果。
关键词
数字虚拟修复
图像滤波
分割模型
图像聚类
边缘重建
多尺度修复
Keywords
digital virtual repair
image filtering
segmentation model
image clustering
edge reconstruction
multi-scale repair
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别
杨冰
徐丹
张豪远
罗海妮
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
下载PDF
职称材料
2
基于边缘重建的多尺度壁画修复方法
张豪远
徐丹
罗海妮
杨冰
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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