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西藏艺术研究 2024年第2期 62-68页

作者：尼布亚甘肃民族师范学院

本论文在国内外相关学者的研究基础上,主要引用大量藏文文献和其他资料为辅助,分别从文献本身的表述与序列逻辑、风格与作品遗存,以及齐乌岗巴本人生平记述等三个方面对该画派的创立年代进行了全面分析、梳理和考证,并对目前学术界关于... 详细信息

本论文在国内外相关学者的研究基础上,主要引用大量藏文文献和其他资料为辅助,分别从文献本身的表述与序列逻辑、风格与作品遗存,以及齐乌岗巴本人生平记述等三个方面对该画派的创立年代进行了全面分析、梳理和考证,并对目前学术界关于齐乌岗巴画派创立于13世纪的传统观点提出了质疑。依据诸多相关文献佐证,初步认为该画派的创立年代大致在公元15世纪左右更贴切历史事实。

关键词：齐乌岗巴创立年代作品遗存唐卡画派

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基于深度学习的绘画图像风格分类及应用研究

基于深度学习的绘画图像风格分类及应用研究

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作者：王宏慧青海大学

学位级别：硕士

随着生活水平不断提高,人们追求提升自身文化素养已经成为了一种趋势,如参观画展、欣赏名家画作。但是如何从大量画作中,找到自己感兴趣的风格,理解作品的风格特点是亟需解决的问题。本文基于深度学习提出了两个绘画图像的风格分类模型... 详细信息

随着生活水平不断提高,人们追求提升自身文化素养已经成为了一种趋势,如参观画展、欣赏名家画作。但是如何从大量画作中,找到自己感兴趣的风格,理解作品的风格特点是亟需解决的问题。本文基于深度学习提出了两个绘画图像的风格分类模型,并在唐卡画派领域进行了应用。本文的主要贡献如下:(1)提出了基于Res Net的绘画图像风格分类模型。本文在Res Net50的基础上,引入了注意力机制,其次优化了模型的激活函数。深层网络模型自身不具备平移不变性,针对此问题对模型进行了改进,最终改进后的模型在Pandora数据集上的识别准确率为69.4%。(2)对NTS网络模型进行了改进。将bulr pool和NTS网络的特征提取器模块结合,其次,对原NTS网络模型的学习率下降策略进行了改进,将余弦退火衰减策略引入到NTS网络模型中,进一步提高绘画图像风格分类的精确度。最终改进后的NTS网络模型在Oil Painting数据集上的准确率为73.8%。(3)在文献研究的基础上,构建了一个唐卡画派数据集。在本文中介绍了数据集的具体制作流程,该数据集主要包括尼泊尔画派、勉唐画派和噶玛嘎孜画派。在此之前,没有基于画派分类的唐卡数据集。(4)使用自制的唐卡画派数据集,验证上述改进模型的泛化性。改进后的模型在唐卡画派数据集上的识别准确率分别为87.4%、95.1%,验证了本文所提出的两个方案的泛化性。

关键词：深度学习风格分类油画数据集唐卡画派注意力机制

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