研究目的：
本研究旨在基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，实现对古代壁画朝代的自动分类，以解决现有古代壁画分类方法存在人工操作复杂、效率低、精度不高等问题，提高古代壁画数字化分类的效率和准确度，为古代壁画的保护、研究和利用提供有效的技术手段。
研究意义：
古代壁画是我国丰富多彩的文化遗产之一，其分类与研究对于了解我国历史文化、推进文化保护与传承具有重要意义。但目前，古代壁画的分类主要依靠专业人员进行人工分类，存在效率低、误差率高、覆盖范围窄等问题。本研究通过引入CNN的深度学习方法，自动化地对古代壁画进行分类，实现了对大规模古代壁画的准确快速分类，提高了分类的效率和准确度，为壁画文化的保护和研究提供了新思路和新方法。
国外研究现状：
近年来，国外对基于CNN的古代壁画朝代分类方法的研究逐渐兴起。如2018年，意大利学者Emanuele Maiorana等提出了一种基于深度学习的卷积神经网络模型，通过对多个卷积层的训练和优化，实现了对意大利文艺复兴时期壁画和古代希腊罗马时期壁画的分类。2019年，美国学者Ariel Biller等提出了一种基于迁移学习和CNN的壁画图像分类方法，通过在一个预训练模型上进行微调，实现了对美国印第安文化时期壁画的自动分类。
国内研究现状：
国内对于基于CNN的古代壁画朝代分类方法的研究还较为初步，但近年来也有一些有关文献。如2020年，武汉理工大学的王丹丹等提出了一种基于深度学习的壁画分类方法，利用CNN对壁画进行特征提取和分类，取得了一定的效果。2019年，西安交通大学的王欣等提出了一种基于深度学习和图像处理的壁画数字化方法，实现了对壁画图像的高质量数字化。
功能分析：
基于卷积神经网络的古代壁画朝代分类方法主要包括以下功能：
图像采集：采集古代壁画图像，建立壁画图像库。
数据预处理：对采集的壁画图像进行预处理，包括图像大小统一、图像清晰度增强、颜色归一化等。
特征提取：利用卷积神经网络模型对壁画图像进行特征提取，提取图像的颜色、形状、纹理等特征。
模型训练：利用提取的特征对卷积神经网络模型进行训练，学习壁画朝代分类的知识和规律。
模型测试：对已训练好的卷积神经网络模型进行测试，评估分类效果，调整和优化模型参数。
壁画朝代分类：利用训练好的模型，对新采集的壁画图像进行分类，自动识别其朝代归属。
需求分析：
图像库：建立包含多种古代壁画的图像库，要求覆盖尽可能多的朝代和地域。
算力需求：需要一定的计算机算力来支持卷积神经网络的训练和测试。
数据预处理：对采集的图像进行预处理，提高图像的质量，减小噪声对分类效果的影响。
模型训练：需要大量的样本数据进行模型训练，要求样本数量充足、分类准确度高。
分类准确度：分类准确度是评估分类方法优劣的重要指标，要求分类准确度尽可能高。
方案分析：
本研究方案主要基于卷积神经网络模型，采用深度学习方法实现对古代壁画朝代的自动分类。具体步骤包括：建立古代壁画图像库，对图像进行预处理，提取图像特征，进行模型训练和测试，最终实现自动分类。
可行性分析：
本研究方案基于成熟的卷积神经网络模型，结合古代壁画图像的特点，具有可行性。同时，本研究还需依赖大量的壁画图像数据集和计算机算力等条件支持。因此，在数据采集、算力提升等方面还需进一步完善。
技术分析：
卷积神经网络模型：卷积神经网络是一种用于图像处理和识别的深度学习模型，其具有良好的特征提取和分类性能，适用于古代壁画朝代分类。
图像预处理技术：图像预处理技术包括图像大小统一、颜色归一化、图像增强等，可以提高图像的质量，有利于后续的特征提取和模型训练。
特征提取技术：利用卷积神经网络模型提取图像的特征，包括颜色、形状、纹理等，可以从大量的图像数据中挖掘出分类所需的关键特征。
模型训练技术：利用已提取的图像特征对卷积神经网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数，提高模型的分类性能。
模型测试技术：对已训练好的卷积神经网络模型进行测试，评估分类效果，调整和优化模型参数，提高分类准确度。
创新点：
采用卷积神经网络模型进行古代壁画朝代分类，利用深度学习方法实现自动分类。
结合图像预处理和特征提取技术，提高壁画图像的质量，挖掘出分类所需的关键特征。
通过模型训练和测试，不断优化分类模型，提高分类准确度。
建立古代壁画图像库，可以为后续的研究提供参考和支持。
总之，基于卷积神经网络的古代壁画朝代分类方法具有较高的实用性和可行性，可以为古代壁画研究提供新的技术手段和研究思路。
