17至18世纪末中国外销瓷人物图像特征及演变研究

中国海外贸易自始至终承担着文化交流的重任,背负世界经济相互融合的职责。明清时期是中国封建制度衰落时期,但同时也是封建社会巅峰时期。进入明清之后,社会生产力得到较大提升,手工业进一步发展,出现资本主义萌芽,这一时期白银逐渐成为法定货币,推动世界与中国的商业交流。陶瓷器作为出口大宗贸易品的种类之一,自隆庆开关以来,西方各国对中国瓷器需求量急剧攀升,使得瓷器背负着商业和文明交流的双重角色。西方各国商业公司向我国瓷器生产工场发出符合本国文化审美需求的订单,推动了明清外销瓷装饰的发展。笔者对17~18世纪外销瓷上的人物图进行研究,总结出了17~18世纪人物图的类型、表现手法以及演变规律,并对具有代表性的纹饰进行了梳理和分析。

中西方早期人物图像探源

在中国史前时期出土的器物中,有一类以人物图像为装饰的器物灿烂夺目,其种类繁多、造型丰富、技艺精湛、风格迥异,令人叹为观止。中国早期的人物图像为何形态?人物图像为何受到史前先民地追捧和喜爱?人物图像的文化内涵和功能寓意为何?本文对中国早期人物图像的起源进行了阐释,并且通过对中西方早期人物形象的造型对比,找到了中西方早期人物形象的相似性特点。

青海彩陶人物图像与甲骨文字形体及民俗文化遗产的叙事渊流

我国文字的早期形体大多数是线条图像,这些图像与原始时期彩陶、岩画上的动物、人物及活动场景等有渊源关系。青海地区彩陶上的人物图像多是展现古代祭祀活动的舞蹈场景,也是原始部落集体盛会的记录载体。彩陶人物图像的叙事不仅是我国先民原始思维的独特叙事形式,也是我国文化的早期母题。通过对彩陶人物和甲骨文字形体的图像叙事比较分析,发现两者存在演变的一致性。结合青海及文化传播相关地区历史长河中的文物图像和民俗文化遗产的资料,文字形体图像之外,彩陶人物图像的叙事还存在另一条文化连绵发展的线索。本文主要以青海彩陶"二人抬物献祭"彩陶盆的主体图像■互为例,首先探究此人物图像所叙祭祀场景与甲骨文"■""■""■""■"等字(疑为今"公"字)的渊源关系;抬祭物的两个侧面之人"■""■"与甲骨文"■""■""■""■""■""■""■"(今"尸"或"人"字)等字,与金文"■"(疑为今"元"字)和"■"(今"巫"字)等字之间的渊源关系;献祭的物"■"与"■""■""■""■""■""■"(今"酉"字)等字之间的渊源关系。三者成为"公""人""酉"做造字部首的最初基本形体。其次,从历史时期的文物图像和青海多民族民俗文化遗产中,探究"巫""尸""神尸(神祗)"文化叙事的延展。在青海口传文学中还保留着较多数量的"尸语"系列故事,其叙事虽然受外来宗教文化的潜在影响,但从"尸"、青海原始丧葬、"骨骼"的灵魂观念看,更深层次的来源是上古时期中国本土的原始宗教。再次,从叙事学的角度来说,甲骨文字形从"尸"字到"仁"字的形体变化历程,是中国文化的文明进程,也是中国哲学逐步走向成熟的标志。

基于多尺度引导注意力的人物图像合成方法研究

针对现有生成对抗网络合成的人物图像存在的残缺和模糊问题,提出一种基于多尺度特征提取和姿势引导特征转换的人物图像合成方法。利用深度卷积神经网络对图像和姿势进行多尺度特征提取,有效获取丰富的语义信息;在不同尺度特征的转换过程中注入引导注意力机制,利用姿势信息引导纹理特征进行正确转移和变换;使用马尔可夫判别网络(PatchGAN)作为判别器,增强对图像纹理细节的鉴别能力;最后在DeepFashion数据集上进行测试。结果表明:在定量上,该方法的结构相似度(SSIM)达到了0.7729,峰值信噪比(PSNR)达到了19.0604,Fréchet初始距离得分(FID)达到了11.4765,可学习感知图像块相似度(LPIPS)达到了0.2092;在定性上,比传统方法合成的人物图像具有更好的视觉效果。所提方法能有效解决残缺和模糊问题,提高合成人物图像的质量。

人物图像的特征提取与分类方法的研究

提出了一种区分计算机绘制的人物图像(以下简称CG图像)和由摄像机获取的真实人物图像(以下简称PG图像)的方法,该方法通过提取小波系数特征、颜色特征以及纹理特征获得图像的统计模型。并采用SVM分类器来学习和辨别这种差别。实验表明,该方法在分辨图像真伪方面是具备一定参考价值的,尤其在一幅图像没有数字水印的情况下,具有特殊的实际应用价值。其对特征的提取是显著有效的,从而验证了这种统计模型与分类器相结合进行图像真伪分析的实验方法的有效性。

基于人物图像视觉特征的人物性格隐私分析

社交媒体中的个性化推荐试图通过对公开在公众平台中的用户位置、图片等信息的分析得到用户的习惯、性格等,以提供个性化服务,但也因此给用户的隐私安全造成威胁。从隐私挖掘的角度,提出了一种基于人物图像的人物性格隐私分析方法。基于认知科学中的人物性格模型,提出了5类视觉特征,包括颜色、纹理、形状、伊顿对比和表情特征。实验表明,所提方法可以有效挖掘用户的性格隐私,特征选择实验进一步验证了所提出特征的有效性。

基于人脸检测与细胞自动机的人物图像分割

人物图像具有人体姿态的多样性、衣服颜色和纹理的各异性,存在噪声、低对比度、光照不均匀以及背景复等问题,以至于分割人物图像具有困难。为此,提出一种基于人脸检测和细胞自动机的全自动人物图像分割方法。用人脸检测算法识别人脸,得到面部轮廓。根据识别出的人脸位置建立目标和背景种子点估计模型,并得到目标和背景的种子点。采用细胞自动机进行像素标记任务,得到目标和背景两部分结果,实现全自动的人物图像分割。对分割数据集上不同类别的人物图像进行分割,实验结果表明,与Grabcut相比,提出的方法能自动和准确地对人物图像进行分割,并有效提高分割效率。

魏晋南北朝墓葬壁画人物图像的配置方式分析

魏晋南北朝墓葬壁画人物图像在题材、服饰、民族因素等方面都表现出明显的地域文化差异,政权的频繁更迭和都城的迁徙使不同文化之间相互碰撞融合,并由此出现了许多新图像;在绘制形式方面则运用了砖画式、栏框式、通壁式、屏风式、拼镶砖式、画像砖式等多种形式,从而呈现出多样化的艺术面貌;另外,通过空间布局的变换,人物图像还构建了具有地域特征的礼仪关系。魏晋南北朝墓葬壁画人物图像正是通过对中外文化元素、各民族元素以及地域元素的融合,造就了具有鲜明时代特色和地域特征的配置方式。

基于多媒体技术的三维人物图像动态重构

针对基于自标定的三维人物图像动态重构方法不能准确获取人物运动形态的三维位置,重构结果存在较高的偏差的问题,提出基于多媒体技术的三维人物图像动态重构方法,采用单目图像重构算法完成人体三维姿态重构。对多媒体技术中单摄像机拍摄的单目人体运动图像进行重构时,首先基于人体树状模型,采用基于部件检测器的二维肢体检测算法完成人体二维肢体检测;再采用基于关节点图像坐标的三维姿态重构算法,依据人体二维姿态检测结果,通过预测关节点反投影误差的退火粒子滤波算法完成人体三维姿态的跟踪,实现三维人体图像动态重构。实验结果说明,所提方法可准确实现三维人物图像动态重构,具有较高的重构精度和效率。

从汉画像中的人物图像看汉代人的审美意识

汉人物图像艺术渗透着汉代人的审美心理,它所表现的艺术世界展示出两种意识结构:儒家审美意识和道家审美意识。

人物图像后期处理课程信息化课堂教学应用探析

信息技术与课程整合是当前教育研究者普遍关注的热门话题,笔者尝试针对人物图像后期处理课程进行信息化课堂的教学改革,主要从专题资源网、交互式教学平台和互动课程资源包等多个角度为学生打造系统化、全方位、立体式的数字化学习环境,拓展教学的广度,试图实现教学过程的信息化交流与管控。

中国历代人物图像概述(续)

(接上期) 二历代人物图像的种类特色和资料分布 1画像 传世古代名人的画像有行乐图、半身影、大影、题材画、画像集等. (1)行乐图. 这是古人在生前请画家所画的生活写照,用以悬挂自赏.绘画的作者一般都是当时的名家高手,所画人物大都是全身便装,背景补以山石林泉,或为书斋园圃,以高雅幽闲为旨趣.有些肖像画家不擅山水景物,则另由他人补景.

一种自动学习构图的人物图像裁剪方法

为解决现有人物图像裁剪算法中高度依赖人工标识、人物表现力不强、效率低下等问题,提出“从高美学质量人物图像中自动学习构图规则来指导裁剪过程”的假设,设计并实现一种自动学习构图的人物图像裁剪方法。该方法通过人体关键点检测,建立分层k-均值树,应用优先级搜索相似姿势,生成裁剪候选窗口,使用热力图评估候选窗口的视觉质量,确定裁剪方案。实验表明,该方法能够实现人物图像裁剪时的自动构图,简单、高效。

浅谈中国古代人物图像及其数据库建设

简述了我国古代人物图像的产生与发展,介绍了各图书馆相继开发的较为成功的人物图像数据库,提出了关于历史人物图像数据库建设的3点建议。

Mask-2-Human:基于生成式对抗网络的人物图像生成方法

针对较为复杂的人物图像生成任务,提出了一种从mask图像生成人物图像的新方法。基于生成式对抗网络(generative adversarial nets,GANs),接收一个多通道的mask图像作为输入,其中的每个通道表示人物某个区域(如头发、脸部、手臂等)的掩码。该网络由生成器和判别器组成,生成器在U-Net结构基础上加入了残差模块,判别器用于判别生成图像的真伪性。通过施加不同的高斯噪声,所提方法能根据相同的mask生成具有不同外观的人物图像,具有更好的结果多样性。

基于卷积神经网络的黑白人物图像多种合理着色的研究

为了解决黑白人物图像着色效率低且着色结果单一的问题,提出了一种以用户引导方式为黑白人物图片着色的深度学习方法.针对端到端的方式学习整个框架,系统将灰度图像以及稀疏的本地用户提示直接映射到卷积神经网络中,网络通过融合低级线索来传播用户编辑,从大规模数据中学习到高级语义信息,快速输出着色结果.为了实现多个合理的着色效果,系统会根据输入图像和目前的输入提供相应建议颜色,从而实时生成颜色的变换着色效果.最后通过图像"峰值信噪比"的对比,验证了该方法的高效性.

多指标融合的人物图像美感评价算法研究

本文针对人物图像,提出一种根据人类视觉及审美习惯来评价其美学价值的可计算方法,从技术特征、感知特征和社会特征3个方面对图像进行特征提取并作为评价指标,融合各指标建立美感评价模型,采用在线调研的方式确定各指标的影响因子,从而实现人物图像美感自动评价.在香港中文大学人物图像美学质量评价数据集(CUHKPQ)上的实验测试结果表明,本文提出的方法准确率可达到98.08%,具有一定的有效性,并且各指标的评价结果清晰直观,可以从各角度对提高图像美学质量起到指导作用.通过将模型集成到手机应用程序中,能够对用户上传的多张人像照片进行美感评价和打分,并依据评分结果选择保留或删除的照片,从而简化用户操作.

基于卷积神经网络的黑白人物图像实时着色方法研究

黑白图像着色在计算机图形学方面应用广泛,有着非常好的发展前景,针对人物图像的着色的研究更是复杂多样。本文提出了一种深度学习算法,通过训练一个卷积神经网络(CNN)直接将人物的灰度图像输入映射到输出着色。该算法利用Imagenet数据集中大规模的人物图像来学习自然人物彩色图像的先验,同时使用卷积和完全连接的网络结构来提取适合笔画调整的视觉特征和空间特征来学习CNN模型。然后经过我们的多次试验表明,在减少人工交互的同时,可在较短的时间内实时生成效果很好的彩色人物图像。

查找历代人物图像的捷径──简评《中国历代人物图像索引》

查找历代人物图像的捷径──简评《中国历代人物图像索引》陆湘怀苏州大学图书馆翟冠群，华人德主编，江苏教育出版社出版的《中国历代人物图像索引》为人们查索历代人物的图像开辟了一条捷径，它是打开各种有关图书文献宝库的钥匙。《索引》有以下几个特点：一、所收有图...