esearch on the Application of Computer Visual Technology to Enhance Cultural Inheritance and National Identity in Ethnic Pattern Design Courses
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, first of all, the data preprocessing of ethnic patterns is carried out through image segmentation and grayscaling processing methods, and then the image processing technology is applied to the feature extraction of ethnic dress patterns, and the improved SIFT algorithm is used for the feature extraction of images.The original DCGAN algorithm feature extraction ability is weak generates style picture fuzzy, the effect of the problem of poor, proposed the use of 32-layer deep neural network with residual structure instead of the original 5-layer shallow feature extraction network, significantly enhanced the algorithm's feature extraction ability, enhance the model of the style migration effect.By introducing the objective evaluation index PA of the improved SIFT algorithm, the algorithm was compared with other algorithms, and the segmentation algorithm experiments were carried out with the local patterns of several images, and the results of pixel accuracy PA were obtained to be greater than 0.95, which confirmed that the improved SIFT algorithm was able to realize the accurate extraction of the contours of local patterns.In terms of pattern quality evaluation dimension, the subjective average scores of the amateur group and the expert group are 4.87 and 4.89 respectively, indicating that the ethnic patterns generated by the algorithm of this paper have reached a high standard in quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».