【摘 要】
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壁画颜料识别与分类是文物保护领域的重要研究内容,其分类效果将影响文物保护工作的进展。目前常用的无损颜料检测识别方法分为两种,光谱反射率匹配法和基于多光谱图像分类法,其中多光谱图像分类法更能实现对壁画颜料的高效分类,而卷积神经网络在多光谱图像分类领域内颇有建树。本文提出一种基于卷积神经网络的壁画颜料识别与分类的方法,并在此基础上进一步改进及优化,主要研究工作如下:（1）基于卷积神经网络的壁画颜料多光
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壁画颜料识别与分类是文物保护领域的重要研究内容,其分类效果将影响文物保护工作的进展。目前常用的无损颜料检测识别方法分为两种,光谱反射率匹配法和基于多光谱图像分类法,其中多光谱图像分类法更能实现对壁画颜料的高效分类,而卷积神经网络在多光谱图像分类领域内颇有建树。本文提出一种基于卷积神经网络的壁画颜料识别与分类的方法,并在此基础上进一步改进及优化,主要研究工作如下:（1）基于卷积神经网络的壁画颜料多光谱图像分类中,设计适合对壁画颜料分类的卷积神经网络模型和新的多光谱数据预处理方法。在预处理多光谱数据过程中,对像元光谱特征进行重新组合,通过改变其空间结构使输入分类模型样本集的光谱特征更加明显,有利于模型学习壁画颜料多光谱图像所携带的光谱信息,在一定程度上能够增加训练样本数量且提高模型学习能力,实现多光谱图像的像素级分类,达到识别与分类壁画颜料的目的。（2）通过对公开数据集上每种优化器算法对分类精度影响的分析,合理选择了适用于本文研究背景的优化器,并重新设置随机丢失神经元的概率值,对基于卷积神经网络的壁画多光谱图像分类的方法进行了优化设计。研究结果表明,本文提出的基于卷积神经网络的壁画颜料多光谱图像分类方法,相较于传统支持向量机分类方法对壁画颜料分类精度有着明显的提升。同时通过对优化器的更改及对随机丢失神经元的概率的优化进一步提高了对壁画颜料分类的精度。
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