基于迁移学习的稀缺样本颜料数据库构建方法

本发明是基于迁移学习的稀缺样本颜料数据库构建方法，具体步骤为：收集现代合成颜料数据作为源域数据，包含RGB值、LAB值及光谱反射率，同时收集汉代文物颜料样本进行XRF和拉曼光谱分析，通过白平衡算法和小波变换进行数据校正和去噪；使用现代合成颜料数据对卷积神经网络进行预训练，输入为颜料的RGB值和光谱反射率数据，采用Adam优化器和交叉熵损失函数，训练100个epoch以学习颜料的颜色和光谱特征；模型微调；在微调后的模型中应用Prototypical Networks算法；数据库构建与验证。本发明通过利用现代合成颜料数据预训练模型，并结合少量文物样本进行微调，构建了更为精确和可靠的颜料数据库。