摘要
为解决建盏真伪区分问题,通过改进的尺度不变特征识别算法,建立实验原型系统,用于识别不同类型釉面的建盏.研究的识别模型在云端上提供服务,以便对建盏釉面的相似性进行判断.该系统采用Streamlit平台构建实验性人机交互界面.针对识别模型,研究开发了基于边界跟随法的图像预处理策略,旨在滤除背景和无关材料特征干扰,提高自然条件下拍摄的图像识别能力,以减少对建盏釉面的误判可能性.利用改进的基于支持向量机(support vector machines,SVM)的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征匹配分类策略,设计了多项性能实验,以获得足够的数据集分辨率、SVM最优超参数和初始化所需的最小数据集参数模型.经实验证实,系统可清楚地区分相同类型釉面图案(兔毛釉、滴油釉)的相似性.它使用给定的有限数据集提供高达92.60％的识别准确率,并将单次识别速度提高0.84 s.
基金项目
国家自然科学基金(61903288)
福建省自然科学基金(2021J011132)
福建省科技厅引导性科研项目(2021H0061)
南平市资源化学产业研究项目(N2020Z003)
福建省教育厅科技项目(JAT190767)
福建省教育厅科技项目(JAT190776)
福建省教育厅科技项目(JAT170586)
武夷学院服务产业研究专项(2021XJFWCY02)
NETL
NSTL
维普
万方数据