Ancient Mural Classification Method Based on Improved AlexNet Network     

Jianfang Cao  Hongyan Cui  Qi Zhang  Zibang Zhang 《文物保护研究》2020,65(7):411-423

ABSTRACT

As an important part of art and culture, ancient murals depict a variety of different artistic images, and these individual images have important research value. For research purposes, it is often important to first determine the type of objects represented in a painting. However, the mural painting environment makes datasets difficult to collect, and long-term exposure leads to underlying features that are not distinct, which makes this task challenging. This study proposes a convolutional neural network model based on the classic AlexNet network model and combines it with feature fusion to automatically classify ancient mural images. Due to the lack of large-scale mural datasets, the model first expands the dataset by applying image enhancement algorithms such as scaling, brightness conversion, noise addition, and flipping; then, it extracts the underlying features (such as fresco edges) shared by the first stage of a dual channel structure. Subsequently, a second-stage deep abstraction is conducted on the features extracted by the first stage using a two-channel network, each of which has a different structure. The obtained characteristics from both channels are merged, and a loss function is constructed to obtain the classification result. This approach improves the model's robustness and feature expression ability. The model achieves an accuracy of 84.24%, a recall rate of 84.15%, and an F1-measure of 84.13% when applied to a constructed mural image dataset. Compared with the AlexNet model and other improved convolutional neural network models, the proposed model improves each evaluation index by approximately 5%, verifying the rationality and effectiveness of the model for automatic mural image classification. The mural classification model proposed in this paper comprehensively considers the influences of network width and depth and can extract rich details from mural images from multiple local channels. An effective classification method could help researchers manage and protect mural images in an orderly fashion and quickly and effectively search for target images in a digital mural library based on a specified image category, aiding mural condition monitoring and restoration efforts as well as archaeological and art historical research.  相似文献   

海量食品安全事件下的命名实体识别研究          下载免费PDF全文

徐飞  宋英华 《科研管理》2018,39(7):131-138

对食品安全事件当中的实体进行分析和识别，不仅有助于人们加深对食品安全事件的了解，而且有利于管理者应对食品安全事件。以食品安全事件的新闻报道文本为语料，通过系统地统计和分析人名和机构名的内部与外部特征，在制定的含有多个特征的识别模板的基础上，基于条件随机场模型，本文完成了对食品安全事件当中的机构名和人名这两个命名实体进行识别的任务。通过与最大熵模型的测试结果进行比较，实验表明条件随机场模型的整体性能比较突出，取得了较好的准确率和召回率。  相似文献   

基于语料库的动态词群建构     

冯文贺 《河南科技学院学报》2014,(9):47-50

提出一个以大规模语料库为资源提取材料,以词汇集为语义成分表达方式的动态词群建构方法,其维度特征值的提取不但具有客观性,而且操作简易。维度特征值用词汇集的方式表示特征取值范围,可以避免传统的义素概括性过强、词汇个性表现不足的缺陷。这种方法有利于面向应用的大规模动态词群的建构。  相似文献   

财贸高职人才定位下的财贸文书写作课程项目教学体系特征研究     

黄小京 《中国现代教育装备》2011,(9):120-122

财贸高职人才面向的是服务业岗位,其岗位特点是工作对象和工作环境的多变性,因此要求财贸人才具备责任感、严谨的作风、创新的能力等多方面的素养。财贸文书写作课程是一门培养综合素养的课程,改变传统的教学模式,建立符合财贸高职人才定位的项目教学新体系,是课程改革大方向。  相似文献   

The Stylistic Features of Business English Writing     

高森  谷青松 《读与写:教育教学刊》2011,(9):5-6

In this paper,it describes the stylistic feature of business English writing and points out that it owns five characters: plainness,clearness,conciseness,formalness,courtesy.  相似文献   

确立精品意识 争创一流期刊——关于办好《渭南师范学院学报》的思考     

牛怀岗 《渭南师范学院学报》2001,16(3):84-87

未来报刊市场不再是数量与规模的增长，而是质量的竞争，即期刊的精品化。要办好期刊，一是要坚持正确的舆论导向；二是要树立精品意识，争创期刊名牌；三是要加强业务学习，使学报出版规范化；四是要精心策划，发挥优势，办出特色；五是要面向社会，加强交流与合作。  相似文献   

声目标识别技术研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31

本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的.  相似文献   

莆仙方言单字调实验语音学研究     

蒋佳静 《晋城职业技术学院学报》2021,(1):81-84

前人学者对莆仙方言单字声调的调类归并与调值描写存在各种观点。采用实验语音学研究方法,与传统研究相结合,探讨莆仙方言单字声调,进一步描写莆仙方言的时长特征,与传统调值进行对比分析。本次实验所得莆仙方言共有7个调类,即:阴平、阳平、上声、阴去、阳去、阴入、阳入,单字调调值分别为533、334、331、51、31、41、3。  相似文献   

高校BBS教育舆情的时空特征模型构建和热点发现——基于南京大学小百合BBS数据集的分析     

王丽英 《现代情报》2016,36(1):84-89

自媒体时代网络舆情的治理与引导在时、效、度3个维度都面临着巨大的挑战。针对高校BBS教育舆情,运用网络测量学技术对自动采集到的南京大学小百合BBS相关数据集加以分析,构建了教育舆情的时空特征模型。该模型显示,测量舆情的空间特征和多个时间特征能够有效快速发现热点信息。实验证明,高校BBS教育舆情总体分布比较稀疏,单日活跃用户数并不高,并且热点信息相对较少、利用显著的时空特征易于检测。  相似文献   

延边大学图书馆民族文献资源建设现状与发展对策     

郑玉兰  金丹  朱运哲 《现代情报》2006,26(12):105-106

文章介绍了延边大学图书馆民族文献的收藏和馆藏特色以及存在的一系列问题，并提出了今后图书馆对民族文献建设和发展的具体措施。  相似文献