【摘 要】
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中华文明源远流长,几千年里形成了灿烂的文化,也遗留下了不计其数的历史文物,他们不仅凝结着民族自豪感,更是研究古代人民生活方式的珍贵资料,因此,对他们的鉴别与保护,显得尤为重要。近年来,随着科学技术的进步,基于图像的文物识别技术也得到了一定发展。文物数据集的采集与标注一直是文物识别研究中的重要一环,但由于没有统一的文物图像数据共享平台,各研究团队可能对相同文物数据进行了重复采集与标注,造成人力物力的
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中华文明源远流长,几千年里形成了灿烂的文化,也遗留下了不计其数的历史文物,他们不仅凝结着民族自豪感,更是研究古代人民生活方式的珍贵资料,因此,对他们的鉴别与保护,显得尤为重要。近年来,随着科学技术的进步,基于图像的文物识别技术也得到了一定发展。文物数据集的采集与标注一直是文物识别研究中的重要一环,但由于没有统一的文物图像数据共享平台,各研究团队可能对相同文物数据进行了重复采集与标注,造成人力物力的浪费。基于上述背景,本文提出了一种用于文物识别的改进的卷积神经网络结构,并设计与实现了一套文物识别系统,一方面可提供线上精确快速识别文物服务,另一方面为文物相关研究人员提供文物图像数据共享平台,完成的主要工作内容如下:1)通过爬虫等技术获取包括古代货币、瓷器、玉器、青铜器4个大类共9个小类的文物图像数据并进行人工筛选得到文物图像原始数据集。2)对原始数据集使用两种方式进行预处理。一是对原始数据集进行图像分割,然后进行图像尺寸归一化,并通过平移、翻转等数据增强操作得到W21数据集。二是直接对原始数据集进行图像尺寸归一化并进行不同角度的数据增强翻转得到W22。3)基于经典网络VGGNet和ResNet提出了一种改进的卷积神经网络结构,该网络有20个卷积核,共9个卷积层。通过训练,改进的卷积神经网络结构在W21和W22数据集上分别可达到98.537%和97.830%的准确率,较本文对比试验中所采用的VGGNet16、ResNet34等网络有明显提升。4)设计并开发了一套基于卷积神经网络的文物识别系统。文物识别系统主要分为文物识别网站和文物识别管理系统两部分,文物识别网站可提供文物图像的在线识别能力,文物识别管理系统主要为文物识别研究人员提供了一个可共享文物识别图像数据及技术的平台。该系统前端基于当下主流框架React进行开发,可实现文物数据集共享以及文物图像在线识别功能。
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