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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的文物色彩提取方法。通过集成多个决策树的结果，显著提高了预测的准确性，特别是在处理包含较多噪声和干扰的数据时。随机森林模型在训练过程中考虑了不同的特征和特征子集，这使得模型能够更好地适应未知数据，进而增强了其泛化能力。由于随机森林模型由多个决策树组成，每个决策树都是基于不同的数据集和特征子集构建的，这种机制有效降低了过拟合的风险。因此，该方法不仅能够提高预测准确性、增强泛化能力、降低过拟合风险，还便于模型的调整、优化与迭代，为制定科学的文化复原与文物修护方案提供了有力的依据。该方法对实现文化遗产的有效保护、知识传播及可持续发展具有重要的方法论支持和实践导向价值。
主权项：1.一种基于机器学习的文物色彩提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：收集文物图像数据集；S2：对步骤S1中收集到的图像进行预处理，包括缩放、裁剪、灰度转换，之后进行标注数据集，将文物图像中的颜色区域与对应的颜色标签进行匹配；S3：进行特征提取，使用颜色直方图方法从预处理后的图像中提取颜色特征，之后将提取的特征进行归一化处理；S4：选择随机森林机器学习模型，并使用训练数据集对随机森林机器学习模型进行训练，调整模型参数和优化算法；S5：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值指标，根据评估结果，对模型进行优化和调整；S6：使用优化后的模型对新的文物图像进行色彩提取，将提取出的颜色特征输入到模型中，得到预测的颜色标签；S7：根据预测结果，将文物图像中的颜色区域进行分类和标注，提取出对应的颜色；S8：将提取出的文物颜色进行可视化展示，生成颜色分布图、颜色直方图；S9：通过与实际文物图像进行对比，验证提取出的颜色是否符合实际情况，对结果进行评估和改进。
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百度查询： 西安理工大学 一种基于机器学习的文物色彩提取方法
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