基于计算机图像细分和集群算法的网络艺术设计教学的互联网模拟实验
Yi Zhang1, Jun Liu2, Xiaoli Wu1
1School of Design, Hainan Vocational University of Science and Technology, Haikou, 571126 Hainan China.
Soft computing
|June 26, 2023
概括
本研究介绍了使用计算机图像细分的在线艺术教学系统,以应对中国艺术教育中的数字化挑战. 开发的系统表现出卓越的性能和准确性,为艺术设计课程提供有效的数字解决方案.
科学领域:
- 艺术 教育 技术 技术
- 在教育中的计算机视觉.
- 数字艺术教学的教学.
背景情况:
- 文化产业的增长推动了对精神丰富的需求,推动了艺术和设计教育的转型.
- 中国的艺术教育面临着非数字化课程,过时材料和高成本的挑战.
- 中国的在线教育正在迅速发展,特别是在职业和基础教育领域.
研究的目的:
- 为艺术设计课程设计一个有效的在线艺术教学系统.
- 通过数字化解决传统艺术教育方法的局限性.
- 为了利用计算机图像细分技术,增强艺术教育的交付.
主要方法:
- 开发一个在线艺术教学系统,结合计算机图像细分.
- 实施核心算法优于现有的方法,如FCM,FCM_S1和FCM_S2.
- 系统设计包括学习指导,课程指导和教学资源的模块.
主要成果:
- 核心算法在分割,系数和准确性方面表现出色.
- 模拟实验证实了系统的稳定性,支持众多并发用户.
- 在线系统有效地满足了同时访问内网和外部网络用户 (500个并发用户) 的需求.
结论:
- 设计的在线艺术教学系统,利用计算机图像细分,是有效的,表现良好.
- 该系统提供了一种可行的数字解决方案,以现代化中国的艺术设计教育.
- 这种方法提高了艺术教育的可访问性和效率.
