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针对剪纸纹样艺术夸张变形的特点,将剪纸图像进行预处理,提取7个不变矩作为剪纸纹样的特征向量,采用LM算法优化BP神经网络,通过归一化后的不变矩对BP神经网络进行训练,应用训练后的神经网络作为分类器对剪纸纹样进行模式识别,实验证明该方法能够较好地识别有一定艺术变形的剪纸纹样。 相似文献
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首先对剪纸纹样进行R变换,求出峰值数,对R变换数据进行归一化处理,通过奇异值分解得到图像识别的特征向量,根据特征向量值和峰值数对剪纸纹样的识别。使用该方法提取到的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性,能较好地识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样。 相似文献
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针对民间传统剪纸艺术的计算机创作问题,在分析剪纸艺术特点的基础上,提出一种基于小波变换和奇异值分解的剪纸纹样识别方法.首先对剪纸纹样图像进行归一化和二值化处理,然后应用小波变换提取剪纸纹样图像的低频分量并进行奇异值分解,最后通过对奇异值进行归一化和降维处理作为最终的特征向量,利用最近邻分类器进行模式识别.实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声干扰,较好的识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样. 相似文献
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