基於視覺感知和遷移學習的書法鑑別技術研究

《基於視覺感知和遷移學習的書法鑑別技術研究》是依託浙江大學，由鄭霞擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於視覺感知和遷移學習的書法鑑別技術研究
• 依託單位：浙江大學
• 項目負責人：鄭霞
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

書法作品鑑別是書法傳承和保護中的重要環節。 然而，傳統鑑別只局限於有限專家的個人經驗，缺乏客觀量化的實證，難以應對時下大批量作品辨真識偽的迫切需求。本課題以數字圖像形式的書法作品為對象，展開基於視覺感知和遷移學習的書法鑑別技術研究，具體內容包括：（1）研究書法風格知識和書家個性知識，建立領域知識庫；（2）研究書法作品圖像的預處理技術；（3）遵循人眼視覺感知機理，基於統計學方法，用隱馬爾科夫模型建立可計算的書法風格模型，用稀疏編碼算法建立可計算的書家個性模型；（4）闡明書法鑑別的內部機理，建立書法鑑別的階段模型：書法風格鑑別和書家個性鑑別；（5）採用遷移學習方法，研究基於小樣本或稀缺樣本的名家書法鑑別問題。本課題以建立通用的書法鑑別模型入手，梳理書法鑑別的層次結構和關係，研究具體實現技術，旨在為大規模書法鑑別的發展提供新思路和技術實踐支持。

結題摘要

書法作品鑑別是書法傳承和保護中的重要環節。 然而傳統鑑別只局限於有限專家的個人經驗，缺乏客觀量化的實證，難以應對時下大批量作品辨真識偽的迫切需求。項目以數字圖像形式的中國書法作品為對象，以書法作品的藝術要素：形質和神採為出發點開展自動鑑別技術的研究。項目以8類書法風格的作品為對象進行分析，建立了書法風格知識庫和書家個性知識庫；實現了碑類和帖類作品的自動識別；針對低質量的碑類圖像，提出了基於多濾波器和聯通區域的去噪增強算法。基於書法作品的審美要素，項目提出了基於多通道信息和引導濾波的作品信息的提取方法，並以5層次分解模型為依據，建立了可計算的書法風格模型；提出了分區引導濾波的筆畫信息提取方法，以8類筆畫基元為對象建立了可計算的書家個性模型。項目實現了基於支持向量機和稀疏編碼的書法風格鑑別和書家個性鑑別，並利用遷移學習方法初步實現了小樣本或稀缺樣本的名家書法作品的鑑別。此外，針對書法信息的特殊性，項目進一步研究了評判藝術信息提取效果的標準。