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關鍵詞：圖像處理 壁畫顏料 多光譜圖像 分類 卷積神經網絡 

摘要：針對傳統光譜匹配法在進行古代壁畫顏料識別時存在的獲取每個點反射率的過程復雜、計算具有一定誤差等會影響識別精度的問題,將壁畫顏料識別問題轉換成多光譜圖像分類問題,利用在圖像分類領域有較強優勢的卷積神經網絡算法對多光譜圖像進行處理,設計了一種新的卷積神經網絡模型,并提出了光譜特征重組的數據預處理方式,通過加入兩次dropout防止訓練過程出現過擬合問題,進而實現了對古壁畫顏料的分類。實驗結果表明,該方法與統計流形支持向量機分類方法,以及未加入dropout的卷積神經網絡分類方法相比,在分類效果和分類精度上具有明顯的優勢。

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