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皴法是中國畫技法之一，是畫家在長期藝術(shù)實(shí)踐中根據(jù)山川的地質(zhì)地貌特征在生活逐步認(rèn)識(shí)，積極尋找所獲得的表現(xiàn)語言。它以寬狹、長短不同的點(diǎn)線表現(xiàn)山石結(jié)構(gòu)和質(zhì)感，是中國畫所特有的一種變現(xiàn)形式。從國畫中多種形式的皴法技巧可以得出，皴法是筆墨語言中具有相當(dāng)研究價(jià)值的一種語言形式。雖然目前針對圖像處理的算法多種多樣，但是根據(jù)所選取的對象不同可分為從顏色、紋理和形狀三個(gè)方面提取特征的方法，從皴法這個(gè)特定的紋理特征來進(jìn)行圖像分類的研究較少。此外，根據(jù)紋理的特性，紋理識(shí)別分類的方法一般可分為空間方法、結(jié)構(gòu)方法和統(tǒng)計(jì)方法。到目前為止，針對紋理識(shí)別分類提出了許多方法，其區(qū)別表現(xiàn)在以下3個(gè)方面：使用的數(shù)據(jù)、特征提取方法和分類器。
因此，本文在已有的工作基礎(chǔ)上，旨在通過分析山水畫皴法及其程序化特征產(chǎn)生的特征來對中國畫圖像進(jìn)行分類。本文研究了Gabor濾波器有效提取皴法圖像的紋理特征的方法，以及如何優(yōu)化求解基于PCA （Principal Component Analysis，主成分分析）的圖像維數(shù)降維技術(shù)，最后對提取的紋理特征向量進(jìn)行降維作為SVM （Support Vector Machine，支持向量機(jī)）分類器的輸入參數(shù)。突驗(yàn)表明本文的方法得到準(zhǔn)確率為95.5%的分類效果。
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