陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：戎岩, 杨景龙, 张鹏昌, 曾子木

单位：咸阳师范学院历史文化学院,陕西咸阳712000,咸阳市文物保护中心,陕西咸阳712000,中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术研究室,陕西西安710068

关键词：高光谱成像,Transformer,壁画风格

基金：教育部人文社科基金项目(22XJC780001),陕西省社会科学基金项目(2021G008),陕西省科技厅重点研发项目(2024SF-YBXM-683),咸阳市科技局重点研发项目(L2023-ZDYF-SF-026),咸阳市渭城区科技局软科学研究项目(2024VCRK-006)

提出了一种基于三维高光谱与Transformer的网络,用于中国中原风格与西域风格壁画的风格特征分类。通过采集壁画的高光谱图像,并构建相应的数据集,在此基础上,采用迁移学习的方法对所提出的网络进行训练。实验结果表明,与其他传统方法相比,文中方法的准确率相较于最优算法提升了0.92%,精确率提升了0.12%,召回率提升了1.4%,F1分数提升了0.75%。此外,通过与基于彩色图像的深度学习分类方法的对比,相较于结果最优的方法,准确率提升了4.5%,精确率提升了1.9%,召回率提升了5.4%,F1分数提升了3.7%。研究验证了高光谱信息在提升分类准确性方面的独特优势。

来源：2025年第6期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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