基于表现手法的国画分类方法研究

• 作者: 李晓明 段凌宇 聂婕 高峰 黄磊
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 国画 工笔 写意 图像分类 图像检索
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术
• 页码范围: 2871-2882
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 6221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2017.02871

摘要

传统国画的数字化是信息时代对国画有效保存和有效分享的重要手段.海量的数字化国画已成为数字博物馆乃至现代图书馆重要的组成部分.如何实现对数字化国画的高效检索和管理已成为一个亟需解决的问题.针对该问题,文中探索研究基于表现手法的国画分类方法.根据表现手法的不同,国画可以分为工笔画和写意画两种基本形式.画作的对象内容不同及不同画家的画法、风格不同等因素对工笔画和写意画的计算机分类带来了重大挑战.通过对国画表现手法的研究及对大量国画的分析,文中首先提出一种国画关键区域检测方法,通过融合Scale Invariant Feature Transform (SIFT)特征检测子和边缘检测得到国画关键区域.然后,提出国画关键区域描述方法,通过对关键区域视觉特征及内部邻域差异性的描述,有效捕获工笔画和写意画在绘画技法上的不同.最后,提出一种级联分类策略,融合不同维度特征,实现对国画的分类.在文中所构建的包含1718幅古代、现代、当代国画大家作品的数据集上的实验结果表明,文中所提方法在工笔画和写意画分类上取得了很好的效果,分类正确率比现有最好方法提高了3.4％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高峰	北京大学信息科学技术学院	28	227	8.0	14.0
2	李晓明	北京大学信息科学技术学院	127	2603	27.0	49.0
3	黄磊	中国海洋大学信息科学与工程学院	16	101	4.0	10.0
4	聂婕	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	8	1.0	1.0
5	段凌宇	北京大学信息科学技术学院	3	12	2.0	3.0