【摘 要】
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为客观、有效地对古陶瓷进行无损分类,提出了一种基于机器视觉古陶瓷无损分类识别方法。通过遍历古陶瓷器型边缘轮廓,获取古陶瓷器型结构细节特征,并在HSI空间下提取古陶瓷釉
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院; 新型显示技术及应用集成教育部重点实验室; 上海大学材料科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(11176016;60872117);高等学校博士学科点专项科研基金(20123108110014)资助
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为客观、有效地对古陶瓷进行无损分类,提出了一种基于机器视觉古陶瓷无损分类识别方法。通过遍历古陶瓷器型边缘轮廓,获取古陶瓷器型结构细节特征,并在HSI空间下提取古陶瓷釉色多通道颜色直方图特征。同时,提取反映古陶瓷纹理多样性的LBP纹饰特征。基于上述特征,采用机器学习方法实现古陶瓷器型结构、釉色及其纹饰图案的无损分类识别。结果表明:通过机器视觉可以有效地对古陶瓷进行分类识别;在以16为曲率步长、9为LBP算子分块数时,分别提取古陶瓷结构,纹饰特征有较好的识别精度,其中,基于结构与釉色融合特征相比单一特征具有更好的识别效果;当古陶瓷发生结构或纹饰上的小部分缺损时,该方法可以保持一定的鲁棒性,当信息丢失或缺损为5%时,平均识别率依旧可达85%以上,可期望实现古陶瓷科技鉴定中的良好应用。
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