基于风格特征和Fisher Vector的中国木版年画图像分类研究

摘要

中国木版年画是中华民族传统文化的一种重要的表现形式，也是中国民俗艺术的灿烂瑰宝，是我们应当珍惜和保护的珍贵文化遗产。而基于内容的图像检索与分类一直以来都是图像处理领域备受关注的热门课题。它避免了传统基于注解的图像检索与分类中文字标注工作的繁琐，而是依据图像在视觉上的相似性力求达到以图查图、以图分图的目的。近些年来对于这个课题的研究不断涌现出新的想法或者改进技术。
　　我们创造性地将图像的分类技术应用到中国木版年画图像上面，这种图像与其他一般图像相比有着自己独特的性质，颜色、梯度、纹理、笔触粗细等图像特征不仅使它们区别于一般常见图像，同时也是它们内部区分不同产地、年代、风格等的重要指标。所以我们的工作不仅对于图像分类技术提出了新的尝试和可能性，同时也为中国传统文化的珍惜和保护做出了绵薄的贡献。根据木版年画的风格特点，我们首先有针对性地提取了图像的颜色、梯度、纹理、笔触等特征组成全局描述符，设计了通过图像风格而非内容来分类到具有相近表现形式的年画图像产地类别的方法。另一方面，由于Fisher Vector框架是目前最先进的分块特征编码技术，这种编码策略不仅效率高而且精度损失较低，即使使用线性分类器也可以产生出色的结果。所以我们使用这种技术将数量较多的局部SIFT描述符编码成为高维度的特征向量，将这种当前最先进的基于内容的图像表征方式同样运用到木版年画图像的产地分类工作中。
　　在实验过程中，我们将上面提到的年画风格特征与Fisher Vector特征对于年画图像产地分类的结果进行了比较和分析，实验证明，我们的风格特征比Fisher Vector具有更高的分类准确度。

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第一章绪论

1.1 课题背景

1.2 发展状况

1.3 项目概述

1.4 研究内容及目标

1.5 论文结构

第二章 相关工作

2.1 中国木版年画

2.2 图像分类

2.3 本章小结

第三章 年画图像的风格特征

3.1 算法概述

3.2 颜色

3.3 梯度

3.4 纹理

3.5 笔触

3.6 本章小结

第四章Fisher Vector

4.1 FV特征向量

4.2 SIFT特征值

4.3 Fisher Vector

4.4 本章小结

第五章 实验安排及比较分析

5.1 实验步骤及准备

5.2 训练集上的分类结果比较与分析

5.3 测试集上的分类结果比较与分析

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢