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J-GLOBAL ID:201702278458321731   整理番号:17A1565418

深い畳込みネットワークに基づくDazu岩石彫刻のBodhisattva頭部画像モデル化スタイル認識【Powered by NICT】

Bodhisattva head images modeling style recognition of Dazu Rock Carvings based on deep convolutional network
著者 (6件):
資料名:
巻: 27  ページ: 60-71  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3344A  ISSN: 1296-2074  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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重慶でのみ世界文化遺産として,Dazu岩石・カービングはほぼ千年間の自然環境侵食問題になっていたので,これらの彫刻の修復が望まれている。修復リスクを低減し,彫刻の元の外観を維持するためには,最初に仮想修復を行うためのデジタル画像処理技術を導入する必要がある。模範に基づく修復アルゴリズムの鍵となったのは,最も類似したパッチを探すことである。効率的モデリングスタイル認識は彫刻の修復の基礎。Bodhisattva頭部画像に焦点を当てて,本論文では,モデリングスタイルを2段認識手法を提案する:VGGNet~11VGGNetを利用した特徴抽出はオックスフォード大学のビジュアル幾何学グループにより提案した。大規模画像認識のための非常に深い畳込みネットワークとK平均アルゴリズムを用いたクラスタリングである。提案した方法は,五つの古典的な特徴抽出アルゴリズムと比較して有望な結果を得た。実験結果によると,技術考古学と画像解析を組み合わせた,結論(1)モデリング式は同じ洞窟または領域における像の類似していた;と同じ主題に関する像のモデル化スタイルも同様である,それらは異なる洞窟や地域にあるにも関わらず,;(2)Beishan N~零百八十の名前は以前の「Avalokitesvaraの十三化身の洞窟」の代わりに「Avalokitesvaraの十一化身の洞窟」すべきである。主要な像の背後にある二像のモデル化スタイルは他とは全く異なるからである。考えられた二枚の最も外側損傷像を置換する彫刻された。著者らの研究は,いくつかの技術問題を解決するための参照として見ることができる。さらに,提案手法により類似イメージを見つけるために効率的であるとして,この論文では,将来の研究でDazu岩石・カービングの仮想規範ベース修復の基礎となりうるものである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (5件):
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アクリル樹脂  ,  エネルギー変換一般  ,  放射線を利用した診断  ,  計測機器一般  ,  データ保護 

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