基于分组LSTM与CNN的青铜器锈蚀类别智能标识方法

作者：王珺; 孙进越; 俞凯; 刘成^*; 吴晨; 陈有路; 胡琦瑶

来源：西北大学学报（自然科学版）, 2021, 51(05): 778-786.

DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2021-05-008

• 青铜器锈蚀类别标识
• 青铜器高光谱图像
• LSTM
• 多分组策略

青铜器锈蚀标识在青铜器保护修复中具有重要作用。目前,青铜器锈蚀标识以人工标识为主,但是,由于该青铜器锈蚀较为混杂,不易识别,也会因个人经验差异出现标注不一致等问题。因此,该文提出了一种青铜器锈蚀智能标识方法,即基于分组LSTM与CNN的标识方法(multi-group LSTM and CNN,MGLC)。该方法对青铜器高光谱图像设计了一种端到端的网络,该网络在CNN网络的基础上引入了多分组策略的LSTM网络,CNN网络可以提取丰富的空间信息,多分组策略的LSTM可以探索光谱的上下文信息,MGLC网络有效地结合了青铜器高光谱图像的空间信息和光谱信息。实验表明,该方法在青铜器锈蚀类别的智能标识中具有良好的效果。

• 单位
  西北大学; 西安市文物保护考古研究院