艺术图像处理用于智能城市的视觉治疗
Guangfu Qu1, Qian Song2, Ting Fang3
1School of Film, Shandong University of Arts, Jinan, 250300, China. qgf1974@163.com.
Scientific reports
|July 22, 2024
概括
这项研究引入了一种新的深度学习模型,用于处理艺术图像,以改善智能城市的心理健康. OSViT-BiLSTM模型增强了视觉治疗效果,并准确地识别了艺术,提高了城市生活质量.
科学领域:
- 城市规划和设计.
- 心理学与心理健康 心理学与心理健康
- 计算机科学和人工智能 人工智能
背景情况:
- 智慧城市 (SC) 计划旨在改善城市生活.
- 通过艺术处理进行视觉治疗是为了心理健康而探索的.
- 目前用于艺术图像处理的方法缺乏效率和准确性.
研究的目的:
- 研究智能城市视觉治疗的艺术图像处理.
- 开发一种先进的深度学习模型,用于艺术图像的分类和识别.
- 评估加工艺术图像对城市居民心理健康和生活质量的影响.
主要方法:
- 研究了艺术图像处理在视觉治疗中的作用.
- 引入并改进了深度学习技术,特别是图像块的重叠细分视觉变压器 (OSViT).
- 整合了双向长短期记忆 (BiLSTM) 算法,以构建用于艺术图像处理和分类的OSViT-BiLSTM模型.
主要成果:
- 对于艺术图像,OSViT-BiLSTM模型实现了92.9%的分类识别准确度,超过现有算法至少6.9%.
- 超过90%的用户对处理的艺术图像的视觉治疗效果表示满意.
- 该模型在增强图像美丽,艺术和视觉愈合影响方面表现出有效性.
结论:
- 拟议的OSViT-BiLSTM模型准确地识别艺术图像并增强其视觉愈合特性.
- 艺术图像处理与深度学习相结合,可对城市居民的心理健康作出重大贡献.
- 这项研究为智能城市框架内实施视觉治疗策略提供了有价值的参考.
