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基于學習的智能圖像風格繪制是當前多媒體特別是藝術風格化領域的一個熱門研究課題．圖像風格學習算法主要研究利用多媒體數據及機器學習方法對真實樣本數據進行自動藝術繪制智能處理．目前主流方法主要針對藝術圖像的靜態樣本進行學習．然而，由于靜態數據類中包含的信息是平面化、局部化和非連續化的，難以保證風格化處理的全局一致性．本文旨在針對創意過程中的大規模復雜多媒體數據，從序列任務學習理論上提出一套智能藝術風格繪制的理論模型、設計方法以及優化方法三個層面．本文貢獻主要體現在以下研究工作：（1）提出了一套面向數字美術的多媒體數據采集設備與軟件系統，（2）利用IRL算法實現了藝術風格行為的模型化及其數字化保護方法，（3）提出基于PGPE的正則化策略學習方法以提高風格學習過程的穩定性．實驗結果表明本文提出的方法行之有效地實現針對具體個性風格的照片水墨畫藝術風格轉化．基于序列化多媒體數據采集與分析。本文提出的面向移動互聯網的自動藝術風格繪制輔助系統。不僅具有理論上的創新而且還具有實際上的巨大應用和價值。
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