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1. 毕业设计（论文）主要内容：
艺术色调风格是图片作品展示效果的重要组成部分。著名的艺术家们往往有着自己独特的艺术风格，因此风格色调的理解和分类是图片作品艺术量化中的重要问题。最近，随着机器学习算法和图像处理技术的发展，研究者们开始尝试对图片色调风格进行提取及自动分类，并在此基础上结合计算机图像处理技术，能够实现相应风格的滤镜，为特定的图片添加相应的艺术色调风格。本课题拟采用深度学习技术获取艺术与色调风格数量特征，探讨一种有效的深度神经网络模型，实现特征学习与提取，具有一定的技术开发意义与实际应用价值。主要研究内容如下：
（1）对于一类具有相同鲜明色调风格的照片，利用深度学习技术建立其色调特征模型；
（2）基于诸如OpenCV以及深度学习框架实现与训练模型，基于该模型实现一个照片色彩渲染程序（具有类似滤镜功能），将原始照片转化成类似风格的照片；（3）在前面工作的基础上，可建立支持多风格的照片色彩处理程序。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务：
1. 建立不同色调风格的照片特征模型；
2. 实现照片色彩渲染转换风格的方法；；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
2. 2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
3. 2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
（1）Adrian Lecoutre,Benjamin Negrevergne,Florian Yger.Recognizing Art Style Automatically in painting with deep learning.Proceedings of Machine Learning Research 77:327–342, 2017（2）Yaniv Bar, Noga Levy, Lior Wolf.Classification of Artistic Styles using Binarized Features Derived from a Deep Neural Network.（3）EVA CETINIC , TOMISLAV LIPIC , AND SONJA GRGIC.A Deep Learning Perspective on Beauty,Sentiment, and Remembrance of Art.（4）徐籽莹.CCNN在艺术风格多分类中的应用研究。
硕士学位论文，南京大学，2019
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