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融合人类认知网络优化的中国画情感识别 下载：57 浏览：377

盛家川1 陈雅琦1 王君2 李亮3,4 《人工智能研究》 2020年4期

摘要:
现有中国画研究缺少对画作情感的分析,但画家将生活感悟寄情于美术创作,升华国画的艺术价值.基于此种情况,文中提出融合人类认知优化深度学习网络结构的中国画情感识别算法.首先,根据图像显著性和笔道复杂度提出中国画感兴趣区域提取算法.再使用可视化卷积神经网络提取国画情感特征,并交互式地融合国画情感表达手法知识优化网络结构.最后微调构建的网络预测国画情感.实验将1 000幅中国画分为4种情感类别,准确率较高,识别效果较优.消融实验与可视化实验分析网络各层作用,进一步验证文中算法识别中国画情感的能力.

基于深度卷积网络的目标检测综述 下载：79 浏览：469

吴帅1 徐勇1 赵东宁1,2 《人工智能研究》 2018年7期

摘要:
在基于区域的卷积神经网络提出后,深度卷积网络开始在目标检测领域普及,更快的基于区域的卷积神经网络将整个目标检测过程合成在一个统一的深度网络框架上.随后YOLO和SSD等目标检测框架的提出进一步提升目标检测的效率.文中系统总结基于深度网络的目标检测方法,归为2类:基于候选窗口的目标检测框架和基于回归的目标检测框架.基于候选窗口的目标检测框架首先需要在输入的图像上产生很多的候选窗口,然后对这些候选窗口进行判别.这里的判别包括:对窗口包含物体的类别（包括背景）进行判断、对窗口的位置进行回归.基于回归的目标检测方法将图像目标检测看作是一个回归的过程.在此基础上,在PASCALVOC和COCO等主流数据库上对比目前两类目标检测框架中的主流方法,分析两类方法各自的优势.最后根据当前深度网络目标检测方法的发展趋势,对目标检测方法未来的研究热点做出合理预测.

基于FCN的图像感兴趣区域提取与细粒度分类的研究 下载：80 浏览：491

戴志鹏 《计算机研究与应用》 2019年9期

摘要:
近年来基于深度学习的细粒度分类是研究的热点,细粒度分类的主要方法是先找出分类对象再分类。找出分类对象的方法中主要分为两种:强监督与弱监督,强监督需要使用昂贵的人工标签,为了减少人工标注成本,提出一种基于FCN的图像感兴趣区域的分割与提取,并利用分割的图像进一步训练网络提高正确率。

“感兴”:中国古典诗词鉴赏的基本方式 下载：72 浏览：480

王军 《语文教学与创新研究》 2018年7期

摘要:
中国古典诗词创作的目的在于表达人们内心的情感与诗意,是作者个人独特生命的体验与展现。感兴鉴赏是一种侧重呈现作家创作感兴并唤起读者相同感兴的鉴赏方式。在鉴赏古典诗词的时候,读者需要具备积极的心境,才能够与作者的感兴进行碰撞。带着一种生命感发的方式去理解和鉴赏中国古典诗词,这也是传承中华优秀诗词文化的方式之一。

材美工巧：天人哲学观下的传统瓷器审美及修复策略 下载：119 浏览：1303

宋卓瑜 《哲学研究进展》 2023年1期

摘要:
本文试图探寻古今不同时代背景下，瓷器文物修复中，材料与工艺、艺术与技术、实用与审美、自然与科技、传承与发展的同构性转化，从材美与工巧两方面论述传统瓷器的造物和修缮过程，从而延伸出当代瓷器修复的现代美学观，传达出瓷器文物在漫长历史时空中展现出的超越性审美价值。
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