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基于学习的智能图像风格绘制是当前多媒体特别是艺术风格化领域的一个热门研究课题．图像风格学习算法主要研究利用多媒体数据及机器学习方法对真实样本数据进行自动艺术绘制智能处理．目前主流方法主要针对艺术图像的静态样本进行学习．然而，由于静态数据类中包含的信息是平面化、局部化和非连续化的，难以保证风格化处理的全局一致性．本文旨在针对创意过程中的大规模复杂多媒体数据，从序列任务学习理论上提出一套智能艺术风格绘制的理论模型、设计方法以及优化方法三个层面．本文贡献主要体现在以下研究工作：（1）提出了一套面向数字美术的多媒体数据采集设备与软件系统，（2）利用IRL算法实现了艺术风格行为的模型化及其数字化保护方法，（3）提出基于PGPE的正则化策略学习方法以提高风格学习过程的稳定性．实验结果表明本文提出的方法行之有效地实现针对具体个性风格的照片水墨画艺术风格转化．基于序列化多媒体数据采集与分析。本文提出的面向移动互联网的自动艺术风格绘制辅助系统。不仅具有理论上的创新而且还具有实际上的巨大应用和价值。
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