【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及艺术品修复，特别涉及基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统及方法。
技术介绍
1、传统的艺术品修复时都是通过人工专家凭经验进行修复，对于艺术品的实践教学中，往往仅能通过一些成熟的案例进行讲解，由于艺术品的形式多样，表达手法多样，因此很难将不同的风格、派系进行完全的讲解，也因此，需要进行反复的实践工作才能完成学生的培养工作，但是艺术品属于重要的实物资产，具有一定的经济价值、研究价值，能否对残缺、破损的艺术品进行完美的修复、复刻是非常专业的技术手段。
2、现有的一些技术中，采用三维扫描、三维重塑的方法进行艺术品的修复，但是这些技术仅能对一些破损轻微或者缺失较少的艺术品进行修复，且修复过程中很难形成具有教学特色的实践案例。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统及方法。
2、本申请的主要目的在于提供一种基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统，包括：特征模型构建模块，用于获取多个经过ai自动标注技术进行特征标注的艺术品图像形成特征模型；
3、特征点集合形成模块，用于将每一所述特征模型按照所具有的所有特征信息以编码定义的方式形成多个对应的表示能被识别的复制特征点集合；
4、特征表形成模块，用于以所述复制特征点集合形成特征表，将所述特征表嵌入至处理器中；
5、输入模块，获取任意艺术品图像输入至处理器；
6、所述处理器内设置有：
7
8、特征识别网络生成器，以所述复制特征点集合形成特征识别网络，构成复制特征点集合中的每一个特征信息被配置成特征识别网络中的一个节点；
9、配置器，通过配置器并响应需求信息随机的为所述特征识别网络构建一个或者多个可选路径，通过可选路径实现特征信息的调用和适用比对，从而实现艺术品图像可被复制的特征点的识别。
10、进一步地，所述ai自动标注技术按照如下的方法形成：
11、获取大量的艺术品图像；
12、利用人工专家对艺术品图像中存在的特征信息进行分割后标注，形成标注图像；
13、提取所述标注图像和标注图像对应的特征信息形成标注样本；
14、以所述特征信息的表达近似性作为语义抽取依据对所述标注样本进行分类，并按照分类进行特征信息语义库的搭建；
15、通过构建控制逻辑和语义逻辑，将语义逻辑链入至特征信息语义库，并将语义逻辑链入至控制逻辑，以形成ai自动标注程序；
16、以所述ai自动标注程序形成所述ai自动标注技术。
17、进一步地，所述编码定义包括：
18、为每一所述特征信息设定唯一辨识编码ⅰ；
19、具有相似特征信息的辨识编码具有相同的编码表达规则ⅱ；
20、具有相同编码表达规则的特征信息通过表达式相互链接ⅲ。
21、进一步地，所述表达式是以编码表达所形成的规则表达式。
22、进一步地，所述处理器内设置有寄存器，特征表存储在寄存器内。
23、本专利技术还提供了一种基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别方法，利用上述所述的基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统进行识别，包括如下步骤：获取多个经过ai自动标注技术进行特征标注的艺术品图像形成特征模型；
24、将每一所述特征模型按照所具有的所有特征信息以编码定义的方式形成多个对应的表示能被识别的复制特征点集合；
25、以所述复制特征点集合形成特征表，将所述特征表嵌入至处理器中；
26、获取任意艺术品图像输入至处理器，基于艺术品图像识别过程所产生的需求信息调用所述特征表，所述特征表被配置成以所述需求信息提供对应的复制特征点集合；
27、以所述复制特征点集合形成特征识别网络，构成复制特征点集合中的每一个特征信息被配置成特征识别网络中的一个节点；
28、通过配置器并响应需求信息随机的为所述特征识别网络构建一个或者多个可选路径，通过可选路径实现特征信息的调用和适用比对，从而实现艺术品图像可被复制的特征点的识别。
29、本申请通过ai自动标注技术能够准确的将艺术品上具有的特征信息进行全部的识别，因此，可以通过对艺术品中缺失或者破损周边的特征信息进行识别，以周边的特征信息来推断缺失部分或者破损部分的特征信息，并以此可以通过在构建的特征信息语义库中引出对应的标准样本，通过标准样本进行对应的复刻修复。
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1.基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述AI自动标注技术按照如下的方法形成：
3.根据权利要求1所述的基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述编码定义包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述表达式是以编码表达所形成的规则表达式。
5.根据权利要求1所述的基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述处理器内设置有寄存器，特征表存储在寄存器内。
6.基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别方法，利用权利要求1-5任一项所述的基于AI技术的面向艺术品复制特征点识别系统进行识别，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述ai自动标注技术按照如下的方法形成：
3.根据权利要求1所述的基于ai技术的面向艺术品复制特征点识别系统，其特征在于，所述编码定义包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai技术的面向艺术品...
【专利技术属性】
技术研发人员：范丽亚，张克发，马介渊，史依林，
申请(专利权)人：西安交通大学城市学院，
类型：发明
国别省市：
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