Research on the Identification of Hand-Painted and Machine-Printed Thangka Using CBIR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Thangka is a unique painting art form in Tibetan culture. As Thangka was awarded as the first batch of national intangible cultural heritage, it has been brought into focus. Unfortunately, illegal merchants sell fake Thangkas at high prices for profit. Therefore, identifying hand-painted Thangkas from machine-printed fake Thangkas is important for protecting national intangible cultural heritage. The paper uses Content-Based Image Retrieval (CBIR) techniques to analyze the color, shape, texture, and other characteristics of hand-painted and machine- printed Thangka images, in order to identify Thangkas. Based on the database collected and established by this project team, we use Local Binary Pattern (LBP) texture analysis combined with the color histogram of Hue,aturation, Value (HSV) space, scale invariance, K-Means clustering, perceptual Difference Hash (DHASH) and other algorithms to extract the color lines and texture features of Thangka images, in order to identify hand-painted and machine-printed Thangkas. Three algorithms, LBP algorithm and HSV algorithm and DHASH algorithm, are compared, and the experimental results show that the color histogram algorithm based on HSV space is efficient. This algorithm can be applied broadly to retrieve and identify hand-painted Thangkas and help protect this precious intangible cultural heritage.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle