基于近邻传递与SC特征的MEAP传统云纹图案自动分类

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

江明;  陈雷雷;  葛洪伟;  苏树智; 

作者机构：

江南大学设计学院;  江南大学物联网工程学院; 

关键词：

形状上下文;  多子类中心近邻传播聚类;  近邻传递;  相似性度量; 

期刊名称：

计算机工程与科学

基金项目：

基于随机有限集理论的多扩展目标跟踪关键技术研究

i s s n：

1007-130X

年卷期：

2017 年 06 期

页   码：

1141-1148

摘   要：

云纹是我国古代装饰纹样中独具魅力的瑰宝,卷云纹是其中重要的一支,不仅具有很高的艺术价值,对当代的艺术设计实践也有着深远的启示作用。因此,对其进行归类分析从而发现云纹图案中蕴含的艺术思想、造型手法,无论是对于文化艺术研究还是对于聚类算法研究都具有重要意义。针对云纹图案变化繁复、人工分类效率低下的问题,提出一种基于自适应阈值近邻关系传递的多子类中心近邻传播聚类算法(ANP-MEAP),结合形状上下文特征(SC)提取算法对云纹图案的自动分类进行了有益的尝试。实验显示了结合SC特征的ANP-MEAP算法进行云纹图案自动分类的可行性和优越性。本文提出的云纹图案聚类算法,对于其他传统艺术图案的聚类分析也具有很好的借鉴意义。