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一种基于语义识别的自动配色方案辅助设计工具

摘要第4-5页
Abstract第5页
缩写、符号清单、术语表第12-13页
1 绪论第13-28页
    1.1 课题背景第13-15页
    1.2 拟解决的问题第15-17页
    1.3 国内外现状分析第17-23页
        1.3.1 表示学习与Embedding第17-18页
        1.3.2 计算机自动图像生成第18-23页
    1.4 本文的实现方式第23-25页
    1.5 本文结构安排第25-27页
    1.6 本章小结第27-28页
2 词向量的构建第28-44页
    2.1 词向量在本课题中的研究背景第28页
    2.2 单词向量化的必要性第28-30页
    2.3 单词向量化的基本原理第30-32页
    2.4 word2vec单词向量化第32-36页
    2.5 本课题单词向量化算法的创新点与具体实现第36-41页
    2.6 本章单词向量化方法的结果分析第41-43页
    2.7 本章小节第43-44页
3 句子向量以及句子向量的构建第44-58页
    3.1 句子向量简介第44-45页
    3.2 句向量的现有方法第45-48页
    3.3 本文句向量的方法第48-57页
        3.3.1 艺术品语句中各类文本的编码方式第48-51页
        3.3.2 主题权重加权(Topic Reweighted Sentence Vector)第51-54页
        3.3.3 加权的科学原理第54-56页
        3.3.4 句子向量的实验结果第56-57页
    3.4 本章小结第57-58页
4 基于句子向量自动上色的实现第58-71页
    4.1 搜索算法: 如何实现从向量到颜色的搜索第58-60页
    4.2 色彩提取: 如何实现颜色的自动提取第60-64页
        4.2.1 系统结构之色彩提取第60页
        4.2.2 色彩模式第60-63页
        4.2.3 色彩提取第63-64页
    4.3 上色算法: 如何实现颜色的自动上色第64-69页
        4.3.1 系统结构之自动上色第64-65页
        4.3.2 泛洪填充算法第65-67页
        4.3.3 一些问题第67-69页
    4.4 本章小结第69-71页
5 实验结果第71-80页
    5.1 输入语句的测试案例第71-75页
    5.2 效果图类型的测试案例第75-78页
    5.3 本章小结第78-80页
6 总结与展望第80-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
附录A 附录: 实验结果第87-92页
    A.1 文本搜索结果第87-92页
        A.1.1 输入: 温柔第87页
        A.1.2 输入: 我想要温柔的柔和的感觉第87-89页
        A.1.3 输入: 温柔的女性化的感觉第89-90页
        A.1.4 输入: 冷静的男性第90-91页
        A.1.5 输入: 冷静的男人第91页
        A.1.6 输入: 快乐的儿童第91-92页

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