计算机辅助设计与图形学学报

作者：陈晓皎, 陈泳豪, 唐谈, 葛鑫, 汪睿涵, 王一帆, 王小松

关键词：中国古画, 鉴定, 计算机辅助, 多模态, 可视分析

中国古画的传统鉴定很大程度上依赖于专家的推理论证, 不仅需要考虑题款、印章、画作内容等多方面的信息, 还需大量的文献资料辅助. 基于深度学习的方法提高了传统鉴定工作的效率, 但其主要聚焦于图像分析, 同时深度神经网络的黑盒特性不利于人机高效协作. 为此, 提出了一种多模态语义提取的可视分析方法. 首先将古画图像分割为题款、印章、画作内容 3 类语义对象; 接着通过图像匹配和文本识别构建对应古画之间及与相关文献条目的关联结构并编码; 最后由专家进行古画片段的选取以生成多模态语义网络关系图进行查阅考证; 此外, 设计并实现人机协同驱动的中国古画辅助可视鉴定系统. 通过案例研究和专家评估并以 5 点李克特量表量化专家反馈, 得分范围在 0.78~1.78, 验证了所提方法在古画分析和考证关联中的高效性和准确性.

来源：2025年第4期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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