【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理与分析，涉及一种基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法。
技术介绍
1、过去学者使用人工手段对铜镜进行朝代鉴定，效率低且成本高，严重依赖专家的经验，无法有效利用现有的铜镜数据和资源。
2、随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉和自然语言处理等技术在文物研究中的应用也越来越广泛。对于铜镜朝代分类，主要的依据包括形状、花纹、图案、铭文等信息。计算机技术能比较准确地捕捉图像或文字中的各种特征，构建基于多模态特征融合的分类模型，为铜镜研究提供可靠的依据。但目前还未出现有精确度较高的铜镜朝代分类的计算机技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于多模态特征融合的铜镜朝代分类方法，以解决了现有技术中存在的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以解决：
3、一种基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，具体包括如下步骤：
4、步骤1，读取所有铜镜图片，将每张铜镜图片统一调整大小，并读取调整像素后的铜镜图片，...
【技术保护点】
1.一种基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，步骤1中，将每张铜镜图片统一调整为256*256像素。
3.如权利要求1所述的基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，步骤3中，所述图像分类网络采用DenseNet121，所述文本分类网络采用BiLSTM，所述融合模块采用concatenate函数，激活函数为sigmoid，损失函数为binary_crossentropy。
4.如权利要求1所述的基于多模态特征融合的铜...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，步骤1中，将每张铜镜图片统一调整为256*256像素。
3.如权利要求1所述的基于多模态特征融合的铜镜朝代分类的方法，其特征在于，步骤3中，所述图像分类网络...
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