資料介紹
皴法是中國(guó)畫(huà)技法之一,是畫(huà)家在長(zhǎng)期藝術(shù)實(shí)踐中根據(jù)山川的地質(zhì)地貌特征在生活逐步認(rèn)識(shí),積極尋找所獲得的表現(xiàn)語(yǔ)言。它以寬狹、長(zhǎng)短不同的點(diǎn)線表現(xiàn)山石結(jié)構(gòu)和質(zhì)感,是中國(guó)畫(huà)所特有的一種變現(xiàn)形式。從國(guó)畫(huà)中多種形式的皴法技巧可以得出,皴法是筆墨語(yǔ)言中具有相當(dāng)研究?jī)r(jià)值的一種語(yǔ)言形式。雖然目前針對(duì)圖像處理的算法多種多樣,但是根據(jù)所選取的對(duì)象不同可分為從顏色、紋理和形狀三個(gè)方面提取特征的方法,從皴法這個(gè)特定的紋理特征來(lái)進(jìn)行圖像分類的研究較少。此外,根據(jù)紋理的特性,紋理識(shí)別分類的方法一般可分為空間方法、結(jié)構(gòu)方法和統(tǒng)計(jì)方法。到目前為止,針對(duì)紋理識(shí)別分類提出了許多方法,其區(qū)別表現(xiàn)在以下3個(gè)方面:使用的數(shù)據(jù)、特征提取方法和分類器。
因此,本文在已有的工作基礎(chǔ)上,旨在通過(guò)分析山水畫(huà)皴法及其程序化特征產(chǎn)生的特征來(lái)對(duì)中國(guó)畫(huà)圖像進(jìn)行分類。本文研究了Gabor濾波器有效提取皴法圖像的紋理特征的方法,以及如何優(yōu)化求解基于PCA (Principal Component Analysis,主成分分析)的圖像維數(shù)降維技術(shù),最后對(duì)提取的紋理特征向量進(jìn)行降維作為SVM (Support Vector Machine,支持向量機(jī))分類器的輸入?yún)?shù)。突驗(yàn)表明本文的方法得到準(zhǔn)確率為95.5%的分類效果。

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