【摘 要】
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随着生活水平不断提高,人们追求提升自身文化素养已经成为了一种趋势,如参观画展、欣赏名家画作。但是如何从大量画作中,找到自己感兴趣的风格,理解作品的风格特点是亟需解决的问题。本文基于深度学习提出了两个绘画图像的风格分类模型,并在唐卡画派领域进行了应用。本文的主要贡献如下:（1）提出了基于Res Net的绘画图像风格分类模型。本文在Res Net50的基础上,引入了注意力机制,其次优化了模型的激活函数
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随着生活水平不断提高,人们追求提升自身文化素养已经成为了一种趋势,如参观画展、欣赏名家画作。但是如何从大量画作中,找到自己感兴趣的风格,理解作品的风格特点是亟需解决的问题。本文基于深度学习提出了两个绘画图像的风格分类模型,并在唐卡画派领域进行了应用。本文的主要贡献如下:（1）提出了基于Res Net的绘画图像风格分类模型。本文在Res Net50的基础上,引入了注意力机制,其次优化了模型的激活函数。深层网络模型自身不具备平移不变性,针对此问题对模型进行了改进,最终改进后的模型在Pandora数据集上的识别准确率为69.4%。（2）对NTS网络模型进行了改进。将bulr pool和NTS网络的特征提取器模块结合,其次,对原NTS网络模型的学习率下降策略进行了改进,将余弦退火衰减策略引入到NTS网络模型中,进一步提高绘画图像风格分类的精确度。最终改进后的NTS网络模型在Oil Painting数据集上的准确率为73.8%。（3）在文献研究的基础上,构建了一个唐卡画派数据集。在本文中介绍了数据集的具体制作流程,该数据集主要包括尼泊尔画派、勉唐画派和噶玛嘎孜画派。在此之前,没有基于画派分类的唐卡数据集。（4）使用自制的唐卡画派数据集,验证上述改进模型的泛化性。改进后的模型在唐卡画派数据集上的识别准确率分别为87.4%、95.1%,验证了本文所提出的两个方案的泛化性。
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