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基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究被引量：2: 1; 作者周强王露 +3 位作者冯金牛王莹朱建锋罗宏杰《陕西科技大学学报》北大核心 2024年第1期153-160,共8页; 中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提... 展开更多; 关键词漆器西汉漆箱纹饰图案数字化修复门控卷积生成对抗网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究被引量：7: 2; 作者冯金牛周强 +2 位作者张瑞瑞王莹罗宏杰《陶瓷学报》 CAS 北大核心 2022年第1期145-152,共8页; 中国古陶瓷工艺精湛、种类丰富,具有独特的艺术魅力和文化内涵。因此,古陶瓷的科学鉴定一直是文物鉴定研究的热点。针对当前古陶瓷断代方法的不足,在人工智能的大背景下,提出利用深度学习的卷积神经网络(CNN)对古陶瓷文物图像进行器型... 展开更多; 关键词古陶瓷断代鉴定卷积神经网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

山西大同浑源窑出土黑釉剔花瓷片的科技分析被引量：2: 3; 作者王秀玲侯亮亮 +2 位作者王敏力王甜王芬《中国陶瓷》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期53-58,共6页; 浑源窑的黑釉剔花瓷是山西大同地区代表性瓷器,具有鲜明的地域特点。为了深入了解黑釉剔花瓷的结构和呈色机制,对大同浑源窑出土的一片黑釉剔花瓷片进行表征分析和物相分析。结果显示,浑源窑黑釉剔花瓷胎属于高铝质瓷,Fe含量高;黑釉部分... 展开更多; 关键词浑源窑黑釉剔花瓷高铝质瓷镁铁矿晶体赤铁矿晶体; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究: 4; 作者冯金牛周强 +2 位作者张静王莹罗宏杰《陕西科技大学学报》北大核心 2023年第4期180-187,共8页; 针对于不同历史时期古陶瓷外观特征挖掘不足的现状,从器型和纹饰两个方向研究提取古代玉壶春瓶外观特征的方法,分别在建立玉壶春瓶轮廓模型的基础上精确提取器型特征,构建蕉叶纹纹饰的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯... 展开更多; 关键词玉壶春瓶元明清时期纹饰特征器型特征信息融合 GRNN; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究被引量：2: 1; 作者周强王露冯金牛王莹朱建锋罗宏杰; 机构陕西科技大学电气与控制工程学院陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院上海大学材料科学与工程学院; 出处《陕西科技大学学报》北大核心 2024年第1期153-160,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFC1520100)。; 文摘中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提升模型对于图像中有效像素的学习能力并解决不规则大面积图像区域的高分辨率修复问题.在此基础上,首先对漆箱图案中的畸变、破损和缺失部分进行掩膜处理,然后使用GC-GAN生成掩膜区域的图案.针对漆箱纹饰图案样本数量少的问题,借助迁移学习思想,将模型在CelebA、SVHN等多种公共数据集上学习到的知识迁移到漆箱纹饰上.最终实现了“西安凤栖原西汉家族墓地”M1墓室中出土的大型木胎彩绘漆箱表面纹饰的数字化虚拟修复.; 关键词漆器西汉漆箱纹饰图案数字化修复门控卷积生成对抗网络; Keywords lacquerware ornamentation of lacquer boxes of the Western Han Dynasty digital restoration gated convolution generative adversarial networks; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] K854 [历史地理—考古学及博物馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究被引量：7: 2; 作者冯金牛周强张瑞瑞王莹罗宏杰; 机构陕西科技大学电气与控制工程学院陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院上海大学材料科学与工程学院; 出处《陶瓷学报》 CAS 北大核心 2022年第1期145-152,共8页; 基金国家重点研发计划(2019YFC1520100) 陕西省科技计划项目(2019GY-090)。; 文摘中国古陶瓷工艺精湛、种类丰富,具有独特的艺术魅力和文化内涵。因此,古陶瓷的科学鉴定一直是文物鉴定研究的热点。针对当前古陶瓷断代方法的不足,在人工智能的大背景下,提出利用深度学习的卷积神经网络(CNN)对古陶瓷文物图像进行器型分类和断代的方法。该方法打破了"古陶瓷断代特征量确定依赖人工完成"的技术瓶颈。测试试验结果表明:该方法对古陶瓷器型分类和断代的准确率达到96.37%,可以作为古陶瓷鉴定的有效辅助手段。; 关键词古陶瓷断代鉴定卷积神经网络深度学习; Keywords chronological identification of ancient ceramics convolutional neural network(CNN) deep learning; 分类号 K876.3 [历史地理—考古学及博物馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名山西大同浑源窑出土黑釉剔花瓷片的科技分析被引量：2: 3; 作者王秀玲侯亮亮王敏力王甜王芬; 机构山西大同大学云冈学学院山西大学历史文化学院陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院; 出处《中国陶瓷》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期53-58,共6页; 基金国家自然科学基金(51972201) 教育部人文社会科学研究青年基金(15YJC780003) 山西大同大学云冈研究专项课题“北魏时期云冈石窟寺院基本布局与功能分区关系研究”(2020YGZX060)。; 文摘浑源窑的黑釉剔花瓷是山西大同地区代表性瓷器,具有鲜明的地域特点。为了深入了解黑釉剔花瓷的结构和呈色机制,对大同浑源窑出土的一片黑釉剔花瓷片进行表征分析和物相分析。结果显示,浑源窑黑釉剔花瓷胎属于高铝质瓷,Fe含量高;黑釉部分以CaO为主要助熔剂,以Fe为主要呈色元素。黑釉剔花瓷釉面由棕黄色枝状镁铁矿晶体和棕红色多边形赤铁矿晶体组成。黑釉剔花瓷棕褐色区域由镁铁矿晶体组成,棕红色区域主要由赤铁矿晶体组成,这两种晶体聚集生长且分布不均匀,导致釉面呈棕褐色且颜色不均匀。; 关键词浑源窑黑釉剔花瓷高铝质瓷镁铁矿晶体赤铁矿晶体; Keywords Hunyuan kilns Black-glazed carving ware High alumina porcelain Magnesioferrite Hematite; 分类号 TQ174.73 [化学工程—陶瓷工业] K854.2 [历史地理—考古学及博物馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究: 4; 作者冯金牛周强张静王莹罗宏杰; 机构陕西科技大学电气与控制工程学院陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院上海大学材料科学与工程学院; 出处《陕西科技大学学报》北大核心 2023年第4期180-187,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFC1520100) 陕西省科技厅科技计划项目(2019GY-090)。; 文摘针对于不同历史时期古陶瓷外观特征挖掘不足的现状,从器型和纹饰两个方向研究提取古代玉壶春瓶外观特征的方法,分别在建立玉壶春瓶轮廓模型的基础上精确提取器型特征,构建蕉叶纹纹饰的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)等纹饰特征,并通过器型、纹饰特征的广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)融合模型实现元明清三个时期玉壶春瓶的辨识.实验表明:本方法不仅能够准确提取古陶瓷具有代表性的器型和纹饰特征,发掘其外观随时代演变的一般规律,并且能够利用器型和纹饰特征准确判断玉壶春瓶的朝代,辅助古陶瓷文物的研究和数字化保护工作.; 关键词玉壶春瓶元明清时期纹饰特征器型特征信息融合 GRNN; Keywords jade pot spring bottle Yuan,Ming and Qing dynasties decorative features shape characteristics information fusion GRNN; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究	周强王露冯金牛王莹朱建锋罗宏杰	《陕西科技大学学报》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究	冯金牛周强张瑞瑞王莹罗宏杰	《陶瓷学报》 CAS 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	山西大同浑源窑出土黑釉剔花瓷片的科技分析	王秀玲侯亮亮王敏力王甜王芬	《中国陶瓷》 CAS CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究	冯金牛周强张静王莹罗宏杰	《陕西科技大学学报》北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料