基于深度学习的清代云肩纹饰图案提取路径研究

作     者：关瑛 于瀚超 王秀峰 曹新强 GUAN Ying;YU Hanchao;WANG Xiufeng;CAO Xinqiang

作者机构：陕西科技大学设计与艺术学院西安710016 陕西科技大学丝路文化传承与创新设计研究中心西安710016 陕西科技大学材料科学与工程学院西安710016 

基　　金：陕西省社会科学联合会项目(2020Z067) 四川省教育厅项目(DM20216Z) 

出 版 物：《丝绸》 (Journal of Silk)

年 卷 期：2023年第60卷第2期

页      码：123-129页

摘      要：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。

主 题 词：清代云肩 语义分割 U-Net 纹饰提取 参数训练 数字化保护 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 1304[艺术学-美术学类] 13[艺术学] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-7003.2023.02.014

馆 藏 号：203118529...