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X射线荧光光谱分析法在我国古陶瓷鉴定中的应用知识图谱分析
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作者 吴荆莎 刘启寰 《中国陶瓷工业》 CAS 2023年第5期69-73,共5页
以1980—2021年中国知网(CNKI)数据库关于X射线荧光光谱分析法(XRF)在古陶瓷领域应用的中文期刊文献为研究对象,运用计量学方法梳理XRF在古陶瓷领域的应用情况,利用CiteSpace信息可视化技术绘制XRF线在古陶瓷领域应用的相关科学知识图... 以1980—2021年中国知网(CNKI)数据库关于X射线荧光光谱分析法(XRF)在古陶瓷领域应用的中文期刊文献为研究对象,运用计量学方法梳理XRF在古陶瓷领域的应用情况,利用CiteSpace信息可视化技术绘制XRF线在古陶瓷领域应用的相关科学知识图谱。通过对1980—2021年间XRF在古陶瓷鉴定领域的研究进展作较为系统的总结,分析相关领域已有的研究成果。研究结果表明:我国XRF在古陶瓷鉴定的学科分布多为考古学、无机化工和化学等领域,且技术研究和应用研究的比例大于基础研究。 展开更多
关键词 XRF 古陶瓷鉴定 知识图谱 CiteSpace
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卷积神经网络在古陶瓷智能鉴定中的应用 被引量:5
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作者 吴旭东 叶虹 黄毅能 《电脑知识与技术》 2018年第11Z期208-209,共2页
本文首先提出鉴别古陶瓷的一些常见方法,分析了数据处理方法用于古陶瓷鉴定现状,然后提出了运用深度学习中的卷积神经网络算法鉴别古陶瓷,基于传统的目测法对明清古陶瓷底款进行鉴别的不足,提出了运用卷积神经网络算法对明清古陶瓷底款... 本文首先提出鉴别古陶瓷的一些常见方法,分析了数据处理方法用于古陶瓷鉴定现状,然后提出了运用深度学习中的卷积神经网络算法鉴别古陶瓷,基于传统的目测法对明清古陶瓷底款进行鉴别的不足,提出了运用卷积神经网络算法对明清古陶瓷底款进行分类和模式识别,取得了良好的效果,为人工智能在古陶瓷鉴别领域的应用开辟了新的思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 古陶瓷鉴定
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基于图像匹配的古陶瓷身份自动认证方法
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作者 唐云祁 丁建伟 +2 位作者 陈蕊丽 田华伟 郭威 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期728-736,共9页
针对古陶瓷鉴定证书安全性低和公信度有限的问题,利用古陶瓷表面细节信息的独特性,基于图像识别技术,研究安全性高的古陶瓷身份自动认证方法。登记注册时将古陶瓷表面若干点位的细节信息以图像的形式录入系统;认证时,系统在线采集古陶... 针对古陶瓷鉴定证书安全性低和公信度有限的问题,利用古陶瓷表面细节信息的独特性,基于图像识别技术,研究安全性高的古陶瓷身份自动认证方法。登记注册时将古陶瓷表面若干点位的细节信息以图像的形式录入系统;认证时,系统在线采集古陶瓷细节信息,与对应点位注册图像作匹配,并依据所有点位细节信息图像间的匹配结果来对古陶瓷进行认证。为验证方法性能,本文构建了一个古陶瓷细节信息数据库。实验结果表明,本文提出的方法能够实现古陶瓷身份的高精度认证。 展开更多
关键词 图像匹配 古陶瓷鉴定 加速稳健特征 二值判别模式
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赏“获奖陶瓷品” 谈“科学鉴定法”
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作者 刘全海 刘晓亮 《文物鉴定与鉴赏》 2017年第4期112-113,共2页
"定瓷"是宋代五大名瓷之一,本文从一件获奖的"宋代定窑红釉划花花口瓶"来探讨公安部研发的"古陶瓷自然老化痕迹科学鉴定法"。
关键词 定瓷 古陶瓷鉴定 科学鉴定
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基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究 被引量:3
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作者 冯金牛 周强 +2 位作者 张瑞瑞 王莹 罗宏杰 《陶瓷学报》 CAS 北大核心 2022年第1期145-152,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 陶瓷断代鉴定 卷积神经网络 深度学习
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Identification of ancient ceramics by digital shape characterization 被引量:3
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作者 WU Juan LIU YingChun +6 位作者 XIONG Lu TANG Min ZHANG MaoLin WU JunMing LI QiJiang HUANG MengXuan LI JiaZhi 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2012年第9期2441-2446,共6页
Shapes are important clues for the identification of ancient ceramics.In this study,digital extraction methods of shape characterization were discussed,using samples of flared mouthed porcelain bowls produced in Jingd... Shapes are important clues for the identification of ancient ceramics.In this study,digital extraction methods of shape characterization were discussed,using samples of flared mouthed porcelain bowls produced in Jingdezhen Hutian Kiln from the Five Dynasties to the Song and Yuan period.By employing the techniques of image enhancement,edge detection and curve fitting of Matlab,the method using digital shape characterization has advanced accuracy and effectiveness of traditional identification which is based on visual and tactual inspections.Together with the increasingly applied compositional data analysis and thermoluminescence dating technique,the method will further improve and upgrade the scientific identification system for ancient ceramics. 展开更多
关键词 ancient ceramics SHAPE MATLAB
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