【摘 要】
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美术作品的艺术风格学习是一项有趣的研究活动。它的目的是让我们的计算机程序像人一样“感知”提交给她的艺术图片,从中抽取出它的“艺术风格特征”,并将这种特征赋予另外一
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美术作品的艺术风格学习是一项有趣的研究活动。它的目的是让我们的计算机程序像人一样“感知”提交给她的艺术图片,从中抽取出它的“艺术风格特征”,并将这种特征赋予另外一幅画,让这幅图画既包含自己固有的特征信息,又以某种方式体现出被赋予的“艺术风格特征”。当前的艺术风格学习研究,大多局限在逐像素和逐样本特征的“机械传递”技术中,回避了艺术风格本身是什么这一问题,缺乏对这方面的探讨。本文专注于中国传统水墨画艺术作品,针对它的特点,对直接学习水墨画的艺术风格特征进行了初步探索。课题首先通过分析大量水墨作品,初步定义了水墨画的局部艺术特征,即基于笔触的技法特征,并对水墨技法特征进行了简单分类;然后采用经典的图像预处理技术,如基于区域生长的图像分割算法,基于细分的骨架提取等,对一幅水墨艺术作品进行局部数据(图元)的提取操作;其次,利用图像直方图处理技术和灰度共生矩阵统计分析方法,抽取各个图元的纹理特征参数;最后,引入比较成熟的机器学习模型——BP神经网络算法,学习水墨作品各个局部的技法风格特征,从而在整体上看,初步达到对整幅水墨画的艺术风格学习。实验表明,本文提出的基于神经网络的水墨画艺术风格学习,能够有效地初步判别和学习水墨作品的艺术风格特征,给出了一种新的艺术风格学习模式,对水墨画的艺术风格学习研究,在解决思路上和处理技术上都有推动作用;对一般意义上的美术作品的艺术风格分析,也有积极的借鉴意义。
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