1. 毕业设计（论文）主要内容：
设计（论文）主要内容：
为了将壁画图像转换为具有一定艺术美感的线描图图像，一般是应用基于特征流的各向异性滤波器技术完成，这些滤波器的主要任务是提取图像的边缘信息，并将其显示为光滑连续的风格化线条。针对敦煌壁画飞天图像线条鲜明、轮廓清晰的特点，利用“贝叶斯程序学习”（BPL，Bayesian Program Learning），能让计算机系统对艺术创作者的认知进行很好的模拟，并且利用其只需要一个粗略的模型，然后使用推理算法来分析案例，补充模型细节等优点，期望只需利用单幅壁画图像进行学习，得到明暗对比度增强的抽象线条画效果。
完成的主要任务及要求：
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；(4)2016/4/27—2016/5/27：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审；(5)2016/5/28—2016/6/7：准备论文答辩。
4. 主要参考文献
[1] 王山东, 刘学慧, 陈彦云, 吴恩华. 基于特征流的抽象线条画绘制 [J]. 计算机学报, 2014, 37(3): 611-620.[2] 柳有权, 吴宗胜, 韩红雷, 吴恩华.线条增强的建筑物图像抽象画生成 [J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2013, 25(9): 1275-1280.[3] LeCun Y., Bengio Y., and Hinton G. Deep learning [J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444.[4] Lake, B. M., Salakhutdinov, R., and Tenenbaum, J. B. Human-level concept learning through probabilistic program induction [J].Science, 2015, 350(6266): 1332-1338. (这篇文章的补充材料以及论文引用的参考文献)[5] Nguyen, A., Yosinski, J., and Clune, J. Innovation engines: Automated creativity and improved stochastic optimization via deep learning [C]. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2015.Code：http://cims.nyu.edu/~brenden/supplemental/turingtests/turingtests.htmlhttps://github.com/brendenlake/omniglothttps://github.com/brendenlake/BPL
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