SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
Статья посвящена ряду важных аспектов развития изобразительного искусства народа киданей, создавших в средние века государство, известное как империя Ляо. Находившееся на территории современной Монголии и Северного Китая, оно оказалось на пересечении различных культурных течений, в разной степени повлиявших на духовную жизни киданей и их творческую активность. Целью статьи является анализ процесса интенсивного взаимодействия киданей с китайской культурой, в результате чего на местной почве сложилась оригинальная художественная традиция, воспринявшая в мировоззренческом плане влияние даосизма, конфуцианства и буддизма. Ее искусствоведческий анализ позволяет сделать вывод об избирательном подходе киданьских художников к адаптации мотивов, стиля и изобразительного содержания, заимствованных из китайского искусства. Показано влияние конфуцианского учения, проявившееся в осознанном утверждении художественными средствами идей социального порядка, и воздействие буддизма, определившее характер мировосприятия художников и содействовавшее созданию разработанной иконографии. Обоснован вывод о том, что духовная культура и искусство народа киданей представляют собой уникальный синтез различных мировоззрений и художественных традиций.
В данной работе предложен метод, комбинирующий вейвлет-преобразования и методы машинного обучения, для классификации состояния растительных культур по цветным цифровым изображениям. Входными данными для классификации являлся сформированный вектор текстурных признаков Харалика.
Реализована программа на высокоуровневом языке программирования Python для классификации цифровых изображений с использованием многоуровневого дискретного вейвлет-преобразования Добеши и классификационных методов машинного обучения – классической логистической регрессии и персептрона. Показана эффективность предложенного метода в решении задачи многоклассовой классификации изображений, сделаны соответствующие выводы, оценены перспективы метода.