【摘 要】
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利用稀疏编码算法提取的图像特征可用于视觉艺术作品的风格分析,但往往并不对训练所得的基函数做深度的数据挖掘。通过对视觉艺术作品的稀疏变换,获得能反映风格图像本质特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271361,61163019);云南省教育厅重点项目(2012Z056);云南大学骨干教师培养计划(XT2004)
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利用稀疏编码算法提取的图像特征可用于视觉艺术作品的风格分析,但往往并不对训练所得的基函数做深度的数据挖掘。通过对视觉艺术作品的稀疏变换,获得能反映风格图像本质特征的训练基,对训练基进行空间特征量统计及高阶特征量统计。利用训练基的Gabor变换能量,对梵高不同时期风格作品进行归一化互信息计算,从而对梵高不同时期艺术作品差异特点做出分析。仿真结果表明,对基函数的深度挖掘,能够将人们对基函数的直观感受进行数字量化,在一定程度上对作品风格做出区分,并可为画作评论提供一定参考。
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