基于视觉感知的中国书画图像语义自动分类研究

项目名称： 基于视觉感知的中国书画图像语义自动分类研究

项目编号： No.60972145

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 鲍泓

作者单位： 北京联合大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 自动分析中国书画图像的语义类别对于数字化书画博物馆的构建起到非常重要的作用。课题的研究目标是基于视觉感知理论，实现中国书画图像的语义自动分类。主要研究内容包括：(1) 研究如何建立一种符合人眼视觉感知，且适用于中国书画图像语义分类的颜色分层描述模型；(2) 研究以视知觉理论的注意力机制计算模型为基础，融合高层领域知识，实现中国书画图像中印章的自动检测和提取算法，为进一步实现印章中的印文识别提供必要的基础；(3) 研究如何将文本分析领域的词包模型(Bag-of-words)用于中国书画图像的中层语义表示，并结合印文信息构建高层语义本体描述，实现语义级的中国书画图像的自动分类。项目特色是：(1) 以中国书画图像为研究对象，分类算法综合考虑了印章、题跋等语义信息；(2)算法能实现书画图像的内容分类和画家分类，使分类结果更加贴近用户感知。项目研究成果既具有较高的理论价值又具有广阔的应用前景。

中文关键词： 中国画图像语义分类；显著性分析；低秩矩阵分解；语义词包模型；多任务联合稀疏表示

英文摘要：

英文关键词： Traditional Chinese Paitings I；Saliency Analysis；Low-rank Matrix Decomposition；Semantic Bag-of-Words Model；Multi-Task Learning