【摘 要】
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唐卡文物是中华民族的瑰宝,是一种蕴含着浓郁的民族、地域特色的绘画艺术形式。唐卡图像的综合研究中的标志物的确立、图像风格识别、断代研究等都会涉及到唐卡图像的特征提取、相似性检索等图像检索技术,因此唐卡图像检索研究显得尤为重要。通过研究发现基于深度学习的唐卡图像检索应用研究还不多,唐卡图像数据集的扩充、检索的精确性、高效性还有进一步提升的空间。唐卡图像内容丰富、纹理复杂、色彩表现层次多、年代久远、背景
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唐卡文物是中华民族的瑰宝,是一种蕴含着浓郁的民族、地域特色的绘画艺术形式。唐卡图像的综合研究中的标志物的确立、图像风格识别、断代研究等都会涉及到唐卡图像的特征提取、相似性检索等图像检索技术,因此唐卡图像检索研究显得尤为重要。通过研究发现基于深度学习的唐卡图像检索应用研究还不多,唐卡图像数据集的扩充、检索的精确性、高效性还有进一步提升的空间。唐卡图像内容丰富、纹理复杂、色彩表现层次多、年代久远、背景复杂等特点,对其检索与其它图像相比有其特殊性,这就造成了唐卡图像检索研究工作上更具复杂性与专门性,所以为了进一步提升唐卡图像检索的准确性和及时性,我们提出两种基于深度学习的唐卡图像检索算法旨在解决唐卡图像语义特征提取不充分,唐卡图像特征提取受背景或噪声影响等问题。本文主要从以下几方面进行研究工作:（1）提出一种低照度图像增强算法。针对低照度的唐卡图像会影响后续检索的问题,我们首先对亮光与暗光的图像经过两次卷积操作,将其加入到NAM注意力机制模块,有利于提取到更为聚合的唐卡图像特征;之后经过多尺度对数变换、卷积差和颜色恢复变化使网络自主学习相关参数,进而达到一个较好的低照度唐卡图像增强效果。（2）提出一种基于选择特征聚合的唐卡图像检索算法。该文方法首先使用VGG16网络提取唐卡图像不同卷积层的语义特征,然后通过特征筛选聚合模块和特征融合模块得到不同的特征,再将这两个特征进行融合,便可以自动定位各类图像中的主要人物并除去背景噪声,最后经过检索重排模块,进而达到精确的检索效果。（3）提出一种基于深度哈希的唐卡图像检索算法。针对方法一中背景复杂图像检索性能不高的问题,为了聚焦唐卡图像人物位置,进一步提出了方法二,该方法在特征提取的主干网络ResNet50的每个残差模块中加入SKNet视觉注意力机制,使得网络更专注图像的主要人物,然后将提取到的高维度语义特征加入到柯西哈希模块生成紧凑和集中的哈希码,这样可以有效地提升检索精度与检索效率,通过对比该方法针对祖师类别的复杂背景唐卡图像检索性能有了一定提升。（4）本文设计实现了一个基于内容的唐卡图像检索系统,通过本系统对本文所提出两种唐卡图像检索算法进行整合,可以进行唐卡图像浏览、唐卡图像检索、唐卡图像特征匹配。
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