基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究

中国古陶瓷工艺精湛、种类丰富,具有独特的艺术魅力和文化内涵。因此,古陶瓷的科学鉴定一直是文物鉴定研究的热点。针对当前古陶瓷断代方法的不足,在人工智能的大背景下,提出利用深度学习的卷积神经网络(CNN)对古陶瓷文物图像进行器型分类和断代的方法。该方法打破了"古陶瓷断代特征量确定依赖人工完成"的技术瓶颈。测试试验结果表明:该方法对古陶瓷器型分类和断代的准确率达到96.37%,可以作为古陶瓷鉴定的有效辅助手段。