试论动画素描教学的专业指向性

动画专业是培养动画艺术作品设计与制作专门人才的教学学科,具有较强的专业性。作为这一专业的基础课程,动画素描的教学必然在一定程度上相应地体现出与传统绘画素描和现代设计素描不同的、与动画专业特点相对应的明显的专业指向性。因而,如何构建与动画专业教学相适应的素描教学体系,从而使动画素描教学适应动画专业教学、真正为动画专业教学与动画创作奠定基础,是当前动画专业教学亟待解决的问题,是一个值得我们去探讨的课题。     

高校动画专业素描教学中的几个问题

在高校动画专业的教学中,动画素描课程的教学有着举足轻重的地位。作为动画专业的基础课程,它既能提高动画专业学生的造型能力,增强其对结构的分析和把握能力,又承担着诱发学生想象力和创造力的重要任务,是动画教学本身的创新课题之一。从动画专业的专业特色出发,深入挖掘动画素描的特色和作用,形成完备的教学体系,具有极其重要的意义。     

关于高校美术基础素描教与学的思考

素描是绘画的入门知识,素描教学是美术教学的基础课程,素描教学在美术教学中极为重要。当前高校素描教学中存在诸多问题,且主要表现在教法与观念、艺术真实性等方面。有效进行素描教学需要从以下几个方面着手,整合素描教学的内容;重视观察环节;创设良好的教学环境。     

高校计算机艺术设计专业设计素描课程改革探析

计算机艺术设计专业是集艺术与计算机科学技术为一体的综合性学科,注重对艺术素养、审美能力、个性表现和创新设计水平的提高。本文笔者探讨了当前计算机艺术设计专业设计素描与传统素描的区别,认为加强艺术设计素描课程改革体系势在必行。     

基于素描的遗传算法

传统遗传算法容易陷入局部最优解，本文借鉴美术中“素描”的思想，对传统的遗传算法进行了改进，提出了基于素描的新型遗传算法．该算法模拟人的素描行为，构造参数控制下的选择算子，再通过参数的调节来选择个体，并依据最优个体对选择算子进行修正，以达到动态调整群体进化过程中的种群多样性和收敛速度之间的矛盾，从而有效地避免了传统遗传算法中早熟现象，显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度．这将使GA在众多实际的优化问题上将具有更广泛的应用前景．仿真结果表明，该算法正确有效，且性能优于现有的其它方法．     

结合改进Surf特征的素描人脸识别

素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,对已配准的人脸图像进行伪素描转化,并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点。对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性优化,排除坐标邻域相对位置不一致的特征点,最后统计伪素描图像对的有效特征点,以实现识别的目的。利用现有的素描人脸库,进行实验验证,在选取50个特征点时的识别率达到99%,验证了算法的有效性。该算法经优化后,可用于素描人脸识别。     

关于高职设计素描教学的几点思考

高职教育培养的是高技能人才,更强调学生职业技能的训练,因此在教学上和本科存在很大的不同。设计素描教育作为设计专业的基础课,是教学中的重要一环。本文对其如何顺应设计市场的需求发展,如何与传统素描相区别,如何完善其教学体系等方面进行了阐述。强调设计素描的教学必须考虑设计专业的特殊性并与学生的基础相结合,才可能取得切实的效果。     

工科设计素描教学方法研究

大多数工科学生在传统的素描基础课后存在只能再现而不善于"创造"的情况,本文从造型基本功、教学内容方式、教学互动等方面进行了深入的研究,提出了一套符合工业设计发展需求的新型素描教学模式,从而提高了工科工业设计专业素描教学的针对性,并引导学生真正走上工业设计之路。     

高职艺术设计专业素描教学改革的几点思考

本文主要论述了在高职艺术设计专业素描教学改革中,既不能照搬艺术设计院校的培养模式,更不能完会摈弃传统素描训练内容,而应从高职艺术设计专业的学生的实际出发,加强他们的造型基础,激发感性和想象的空间,培养强烈的探索和创新的求知欲,破除单一的技巧模式,创设科学的高职艺术设计专业素描教学的模块式训练。     

基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法

为解决传统素描人脸合成方法中素描人脸图像细节模糊和清晰度低的问题,提出一种基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法。该方法学习面部照片与素描人脸图像之间的映射关系,并通过双层网络将映射关系限制为一对一映射;利用重建损失函数约束生成网络,提高合成能力;通过生成网络与判别网络的对抗训练,优化网络参数,合成最终素描人脸图像。通过在CUHK素描人脸库上的对比实验,证明该方法合成的素描人脸图像质量明显优于其他传统素描人脸合成方法,其合成的素描人脸图像面部细节更完整,清晰度更高。     

线积分卷积与双色调映射相结合的彩色素描模拟方法

目的 目前学者已经设计了很多模拟油画、水彩、水墨等风格的非真实感绘制方法,而能够生成彩色素描的算法还不是很多。针对这一课题,在前人工作的基础上,结合线积分卷积与双色调映射技术,改进了一种彩色素描模拟方法。方法 首先基于K-means聚类对彩色图像进行分割,通过计算色彩差异性为每个区域指定两种基本色,并利用双色调映射技术计算每种颜色的密度。而后利用线积分卷积分别生成两个基本色层的素描纹理,并将两层纹理相融合来生成彩色纹理。与此同时,利用霓虹变换生成素描轮廓线。最后,将轮廓与彩色纹理相融合来得到彩色素描效果。结果 实验结果表明,本文方法能够实现由彩色图像到彩铅画的自动、实时转化。结论 本文方法从轮廓和纹理两个角度模拟了真实的彩铅绘画过程。基于K-means聚类的分割方法得到的结果能够更好地反映彩色图像的颜色分布特性。通过色彩差异性计算指定基本色的策略提高了该环节的效率,满足了实时性要求。由于粉笔、蜡笔等绘画风格的调色与彩铅画类似,本文不同颜色层上下叠加的方式可以扩展到对其他介质绘画的模拟当中。     

基础课程的专业化研究——以三维游戏美术造型基础课程为例

本文通过对游戏美术制作技术的分析总结出其美术领域的两个特征,即透视规律的舍弃与结构关系的强化以及光影空间关系的抛弃与材质、肌理、纹理表现的凸显。在此基础上,从课程教学的角度分析了这一特征对游戏美术造型基础课的新要求,并由此提出适合游戏美术专业特征的造型基础课程内容和授课方式。     

环境艺术设计方向设计素描教学内容改革初探

不同设计艺术有不同的设计素描特征,通过对环境设计艺术的设计素描教学内容的改革,突出设计素描的目的性与功能性,达到夯实学科基础、紧密联系学科知识内容的目的。     

基于深度学习的草图分割算法综述

草图一直是人类传递信息的重要工具之一.草图可以通过简单明了的形式更快地表达人类的一些复杂思想,因此,草图处理算法一直是计算机视觉领域的研究热点之一.目前,对草图的研究主要集中在识别、检索和补全等方面.随着研究者对于草图细粒度操作的重视,对草图分割方面的研究也得到越来越多的关注.近年来,随着深度学习与计算机视觉技术的发展,出现了大量基于深度学习的草图分割方法,草图分割的精确度和效率也都得到了较大提升.但是,由于草图自身的抽象性、稀疏性和多样性,草图分割仍然是一个非常具有挑战性的课题.对基于深度学习的草图分割算法进行整理、分类、分析和总结,首先阐述了3种基本的草图表示方法与常用的草图分割数据集,再按草图分割算法的预测结果分别介绍了草图语义分割、草图感知聚类与草图解析算法,然后在主要的数据集上收集与整理草图分割算法的评测结果并对结果进行分析,最后总结了草图分割相关的应用并探讨未来可能的发展方向.     

论形体结构与现代装饰画

本文针对艺术设计专业的学生在装饰画创作过程中所存在的一些问题,引导学生在创作过程中侧重于题材形体结构的写生与表现,探讨形体结构在装饰画创作中的作用,这对于加快学生掌握现代装饰画的创作方法具有启发性的指导意义。     

浅谈园林景观设计专业的设计素描教学

设计素描作为一种现代设计绘画的表现形式,在园林景观设计过程中,是设计师收集形象资料,表现创意,交流设计方案的语言和手段。但是现在院校缺乏对设计素描教学重点的认识,导致设计素描不能很好的与具体专业衔接。因此在针对不同专业时,应有适当的调整,以达到对今后的设计教学中的辅助作用。     

有限色彩空间下的线稿上色

目的 线稿上色是由线条构成的黑白线稿草图涂上颜色变为彩色图像的过程,在卡通动画制作和艺术绘画等领域中是非常关键的步骤。全自动线稿上色方法可以减轻绘制过程中烦琐耗时的手工上色的工作量,然而自动理解线稿中的稀疏线条并选取合适的颜色仍较为困难。方法 依据现实场景中特定绘画类型常有固定用色风格偏好这一先验,本文聚焦于有限色彩空间下的线稿自动上色,通过约束色彩空间,不仅可以降低语义理解的难度,还可以避免不合理的用色。具体地,本文提出一种两阶段线稿自动上色方法。在第1阶段,设计一个灰度图生成器,对输入的稀疏线稿补充线条和细节,以生成稠密像素的灰度图像。在第2阶段,首先设计色彩推理模块,从输入的颜色先验中推理得到适合该线稿的色彩子空间,再提出一种多尺度的渐进融合颜色信息的生成网络以逐步生成高质量的彩色图像。结果 实验在3个数据集上与4种线稿自动上色方法进行对比,在上色结果的客观质量对比中,所提方法取得了更高的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity index measure,SSIM）值以及更低的均方误差;在上色结果的色彩指标对比中,所提方法取得了最高的色彩丰富度分数;在主观评价和用户调查中,所提方法也取得了与人的主观审美感受更一致的结果。此外,消融实验结果也表明了本文所使用的模型结构及色彩空间限制有益于上色性能的提升。结论 实验结果表明,本文提出的有限色彩空间下的线稿自动上色方法可以有效地完成多类线稿的自动上色,并且可以简单地通过调整颜色先验以获得更多样的彩色图像。     

典型地质现象野外素描模块的设计与实现

文中针对野外素描图的绘制特点,介绍了一种用计算机处理地质素描图的方法,即用VB对Windows的画图工具进行二次开发,形成基于栅格的绘图环境、便于绘制流畅素描曲线的典型地质现象野外素描模块。本模块与GIS系统的集成可随时在相应素描点处调出使用。另外还介绍了其图例符号库的使用与维护。     

Unbiased estimation of inner product via higher order count sketch

Count sketch [1] is one of the popular sketching algorithms widely used for frequency estimation in data streams, and pairwise inner product for real-valued vectors [2]. Recently, Shi et al. [3] extended the count sketch (CS) and suggested a higher-order count sketch (HCS) algorithm that compresses input tensors (or vectors) into succinct tensors which closely approximates the value of queried features of the input. The major advantage of HCS is that it is more space-efficient than count sketch. However, their paper didn't comment on estimating pairwise inner product from the sketch. This note demonstrates that HCS also closely approximates the pairwise inner product. We showed that their sketch gives an unbiased estimate of the pairwise inner product, and gives a concentration analysis of the estimate.