發(fā)布時間：2020-03-23 12:11

【摘要】：在可視化技術(shù)和計算機數(shù)字化的飛速發(fā)展背景下,文化遺產(chǎn)的保護工作與傳承工作也逐漸進入信息化時代。秦始皇陵墓葬坑出土的兵馬俑和兵馬俑文物碎片數(shù)量多、幾何形狀復(fù)雜、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、表面特征模糊,從而導(dǎo)致復(fù)原效率低下。通過對兵馬俑碎片進行分類,確定碎片之間的隸屬關(guān)系,可以有效地解決虛擬拼接算法復(fù)雜度高、結(jié)果不準確的問題,并有效避免人工識別對碎片造成的二次損壞。針對上述問題,本文在“面向破損兵馬俑虛擬拼接的直覺模糊群體智能的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型研究”陜西省自然科學(xué)基金項目支持下,將直覺模糊集C均值與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型相結(jié)合,實現(xiàn)對兵馬俑碎片的分類。具體研究內(nèi)容如下:1.構(gòu)造兵馬俑碎片二維圖像數(shù)據(jù)集。采用掃描設(shè)備獲取三維數(shù)據(jù)集,在特征標注的基礎(chǔ)上使用Geomagic系統(tǒng)獲取碎片全局多視圖二維圖像數(shù)據(jù)集;采用高斯混合模型條件生成式對抗網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)增強算法對二維圖像數(shù)據(jù)集進行擴充;擴展后的數(shù)據(jù)集可以極大的改善現(xiàn)有碎片數(shù)據(jù)量有限導(dǎo)致的后續(xù)實驗結(jié)果不準確、過擬合的難題,為本文后續(xù)的工作提供強有力的數(shù)據(jù)支持。2.首次在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入兵馬俑碎片數(shù)據(jù)集,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兵馬俑碎片分類方法。將經(jīng)過預(yù)處理的碎片數(shù)據(jù)集輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,避免了人工特征抽取的時間消耗,大大提高了在線計算效率,實驗表明本文采用的方法相比傳統(tǒng)方法,分類性能更好,分類效率更高。3.提出一種基于淺層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兵馬俑碎片分類方法。該方法考慮到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在碎片特征提取時由于卷積層過多、提取特征過度細膩造成的過擬合問題,對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行一定程度的優(yōu)化處理,提高了兵馬俑碎片特征識別率,降低了算法時間復(fù)雜度,提高了碎片分類準確性。4.提出一種基于直覺模糊C均值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兵馬俑碎片分類方法。該方法在淺層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取碎片特征基礎(chǔ)上引入直覺模糊集,更好地實現(xiàn)兵馬俑碎片的特征分離,使特征更加明晰,完成碎片聚類,最后利用先驗知識判定聚類碎片部位歸屬。該方法減少了工作成本,降低了碎片分類工作復(fù)雜度,同時也提高了分類精度。
【圖文】：

最終結(jié)合先驗知識給出分類結(jié)果。圖 1 本文主要研究內(nèi)容概況圖1.4 本文章節(jié)安排第一章：緒論。詳細地介紹了秦始皇陵兵馬俑碎片分類的研究背景以及研究意義，根據(jù)文章用到的相關(guān)技術(shù)，介紹了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；在實驗室工作的基礎(chǔ)上，確定本文進行的研究工作，并給出文章的組織結(jié)構(gòu)。第二章：兵馬俑碎片圖像數(shù)據(jù)處理及相關(guān)技術(shù)介紹。首先介紹了兵馬俑碎片三維重建模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、全局多視圖二維圖像獲取技術(shù)和數(shù)據(jù)增強技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，制定了兵馬俑碎片分類的流程。第三章：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兵馬俑碎片分類方法。首先將兵馬俑碎片全局多視圖二維圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；然后優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層、池化層的大小

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文復(fù)原過程中對文物產(chǎn)生二次損害，效率低、速度慢，，因此故不適合此類過程中需要根據(jù)拍攝角度而不斷觸碰此該方法也不宜使用。因此對于秦一般通過手持式三維掃描儀 Artec3D
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：K879.3;TP391.41;TP183

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本文編號：2596705