-
题名基于深度学习的清代云肩纹饰图案提取路径研究
被引量：5
- 1
-
-
作者
关瑛
于瀚超
王秀峰
曹新强
-
机构
陕西科技大学设计与艺术学院
陕西科技大学丝路文化传承与创新设计研究中心
陕西科技大学材料科学与工程学院
-
出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期123-129,共7页
-
基金
陕西省社会科学联合会项目(2020Z067)
四川省教育厅项目(DM20216Z)。
-
文摘
云肩是传统民族服饰艺术中的重要服饰部件,其纹饰具有民族特色和文化底蕴,文章为提高清代云肩纹饰图案数字化保护的有效性和准确率,建立了语义分割中U-Net网络提取清代云肩纹饰的系统路径。首先,搭建基于U-Net的算法模型对清代云肩纹饰图像进行提取;其次,将U-Net模型训练的关键参数优化对比,选出其最优参数;最后,将训练好的U-Net模型与其他网络模型进行对比实验。实验结果表明,该算法的准确率、召回率、平均交并比和Dice相似系数分别达到97.57%、97.84%、92.04%、93.27%,可以实现精确的纹饰自动提取,具有理想的有效性和可靠性,对清代云肩纹饰图案数字化保护与应用具有良好的应用价值。
-
关键词
清代云肩
语义分割
U-Net
纹饰提取
参数训练
数字化保护
-
Keywords
Yunjian in the Qing Dynasty
semantic segmentation
U-Net
extraction of ornamentation
parameter training
digital protection
-
分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
J523.6
[艺术—艺术设计]
-
