人物画家

摘要： 天倪是老同学倪继新的笔名,也是他“画院”的名字。前两天从手机上发来一篇他写的短文--《我说我画》,其中有几句让我深有感触。他说:“世界万物最复杂的就是人了。因为复杂,所以要求一个人物画家,不仅要有高度的提炼概括,准确的造型能力,更需要画家对人性的感悟和敏锐的眼光”。

摘要： 一个人物画家如果没有历史意识,他的作品便必然缺少对人物发掘的深度。因为,任何现实人物,只有进入历史才能显现出人物的命运及其人性的光辉,而人物画家的艺术使命便是从这种逝去的历史背景中发掘其形象的深刻意蕴。当1984年王西京创作出表现戊戌变法的《远去的足音》时,他也把中国人物画现代性变革所能体现的历史情怀推向了一个新的高度。

摘要： 一、杜堇《玩古图》研究现状述略明代著名人物画家杜堇,曾在明代绘画史上占据着重要地位,史书中也给予了他极高的评价,如明王世贞《拿州四部稿》卷载:“弘治间(1470—1505),杜堇古狂稍损益之,寻落江南好事大姓家,以百斛粟遗祝希哲,为作一歌,八绝句,手题其后,称吴中三绝。”[1]又李日华关于杜堇《陈元达锁谏图》上的题跋:“古狂先生精于绘事而于人物尤工,其佳处往往不减顾(恺之)陆(探微),国朝以来第一人也。”

摘要： 陈洪绶喜欢酒,更喜欢女人。大多数人,如果贪杯好色,很容易就猥琐了,但有少数人,即使贪杯好色,却仍旧风骨秀耸。陈洪绶,字章侯,号老莲,浙江诸暨人。他是中国17世纪最伟大的人物画家,被誉为“力量气局,超拔磊落,在仇英、唐寅之上,盖明三百年无此笔墨”。喜好女色,这是古代许多放浪文人的通病,据说陈洪绶是“生平好妇人,非妇女在从不饮;夕寝,非妇人不得寐”。

摘要： 进入二十二十一世纪以来,以中国画为引领的水墨不断经过新文人画、实验水墨、抽象水墨等方式的探索,水墨不仅拓展了自身的形态边界,而且着力探索通过与本土文化传统的有效融合,以体现一种建立中国当代水墨价值尺度与批评话语的自觉。无论如何,水墨通过自身的演变来获得“延续性”“当代性”这种目标是不容置疑的事实,在此过程中水墨身分的自觉就显得尤为重要。

摘要： 丁云鹏,字南羽,号圣华居士,休宁(今属安徽)人,明代画家。善画人物,被认为是仇英之后明代最著名的人物画家,在明末与陈洪绶、崔子忠成鼎足之势。其早年人物画工整秀雅,晚期趋于沉着古朴。他在山水画方面也有一定造诣,在师法宋元的基础上,自具风格,早期隽秀,晚期古拙。这幅《秋景山水图》,从笔法上看已由工致趋向简劲,应是其中年所作。画中天高气爽,万木相间;远山毕现,屋舍掩藏;山水相环,景致宜人。一人拄杖立于桥头赏景。

摘要： 《刑场上的婚礼》是我国著名画家王明明、蔡玉水合作的一幅革命现实主义作品,作者以中国画的笔墨形式,描绘了共产党人周文雍、陈铁军在刑场上面对刽子手庄严宣布举行婚礼的场景,表现了共产党人为了崇高的理想而不惜献身的坚贞不屈高大形象。王明明、蔡玉水,皆为为当代我国著名人物画家,其二人合作的这幅作品,在革命现实主义作品创作中占有重要的地位,笔者试图从时代背景、故事梗概、画面构图、人物造型和笔墨语言等方面赏析之。

摘要： 本发明公开了一种基于多视图学习的社会安全人物画像方法，在多源身份大数据的社会安全应用中，完备的先验知识和标注样本均难以获得，本发明构建了基于部分领域知识、少量标注样本和大量未标注样本的多视图协同训练模型，实现身份属性到画像标签的准确映射。首先，通过标注样本数据集的三元空间视图分解，从三元空间身份属性中学习物理空间、社会空间、网络空间三个属性子视图及对应的权重；其次，通过三元空间多视图分类器对未标注样本进行画像标签分类，结合领域知识投票，产生可信的分类样本，添加到标注样本数据集，丰富标注样本。本发明在社会安全领域具有重要应用价值。

摘要： 本发明公开的一种结合知识图谱的人物画像刻画方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集用户的轨迹数据，基于所述轨迹数据识别用户驻留基站群；识别各个预设基站的坐标数据，并基于各所述预设基站对应的场景数据进行标注，以构建所述知识图谱；基于所述轨迹数据对应所述知识图谱，识别所述用户的空间画像；基于所述基站群对应的所述场景数据匹配所述知识图谱，以得到所述用户的人物画像。本发明可以基于知识图谱匹配用户的移动轨迹对其进行画像，以此得到多个用户对应的知识图谱场景信息，进而可以判断某用户与其他用户之间的亲疏关系，从而可以对用户画像进行更加细致的描述与场景显现。

摘要： 本申请公开了一种基于机器学习勾勒人物画像的方法、设备、存储介质，该方法包括：获取用户兴趣爱好样本数据，根据兴趣爱好数据训练得到兴趣爱好模型；获取用户习惯样本数据，根据习惯样本数据训练得到行为习惯模型；获取用户作息习惯样本数据，根据作息习惯样本数据训练得到作息习惯模型；获取用户行动轨迹样本数据，根据行动轨迹样本数据训练得到行动轨迹模型；采集目标人物的开源信息，将开源信息存储到搜索引擎Elasticsearch中；根据兴趣爱好模型、行为习惯模型、作息习惯模型、行动轨迹模型生成API接口；通过调用对应的API接口，按格式传参，通过各个模型分析开源信息得到目标人物的画像。

摘要： 本发明提出一种基于人物画像的自然语言解释方法、装置及存储介质，所述基于人物画像的自然语言解释方法包括：接收第一语音数据；确定所述第一语音数据所属的第一交互场景；选择与所述第一交互场景对应的第一交互行为解释模型；对所述第一语音数据进行语音识别，得到第一识别结果；利用所述第一交互行为解释模型对所述第一识别结果中满足预设条件的第一关键词进行修正。通过确定与第一交互场景对应的第一交互行为解释模型，并利用第一交互行为解释模型对所述第一语音数据的第一识别结果中的第一关键词进行修正，在提高语音识别/语言解释的效率的同时，也能提高语音识别/语言解释的准确率。

摘要： 本发明公开的一种结合知识图谱的人物画像刻画方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集用户的轨迹数据，基于所述轨迹数据识别用户驻留基站群；识别各个预设基站的坐标数据，并基于各所述预设基站对应的场景数据进行标注，以构建所述知识图谱；基于所述轨迹数据对应所述知识图谱，识别所述用户的空间画像；基于所述基站群对应的所述场景数据匹配所述知识图谱，以得到所述用户的人物画像。本发明可以基于知识图谱匹配用户的移动轨迹对其进行画像，以此得到多个用户对应的知识图谱场景信息，进而可以判断某用户与其他用户之间的亲疏关系，从而可以对用户画像进行更加细致的描述与场景显现。

摘要： 本发明公开了一种大数据动态人物画像信息提取方法，涉及药品销售管理技术领域，包括：通过用户交互系统将药店会员姓名转化成二进制数据，并建立检索关键数据的标识；系统管理模块将检索关键数据发送至用户信息提取系统；通过用户信息提取系统确定药店会员信息；通过用户标签生成系统将药店会员的图像信息转化为高清图像，并将高清图像填充在标签模板的人像放置框内，将对应的药店会员的数据信息放置在标签模板的用户信息显示框内，然后确定用户标签完成；通过系统管理模块将已完成的用户标签发送至用户操作终端并显示。本发明快速又准确的提取出药店会员的人像和数据信息，提高了提取效率，增强了提取及时性。

摘要： 本发明公开了一种基于多维度的网络空间人物画像方法，其步骤包括：1)构建网络空间的人物画像体系，所述人物画像体系包括人物的基本信息、个人经历、社交信息、用户标签和社会关系；2)对于一目标人物，爬取该目标人物的基本信息和社交信息计算该目标人物的社交影响指数；3)获取该目标人物的个人经历；4)利用该目标人物的年龄阶段、职业所涉及行业作为目标人物标记身份标签人物标记身份标签；5)根据该目标人物在社交媒体Twitter和微博中发布的消息数量，计算权重γTwitter、γWeibo，并计算消息中词语的TF‑IDF值与对应权重相乘，选取TF‑IDF值靠前若干词语作为该目标人物的兴趣标签。

摘要： 本发明公开了一种面向人才选拔的人物画像生成方法，包括以下步骤：S1、对能力词进行管理，构建由能力根词、能力派生词、能力邻近词组成的多级语料库的体系；S2、构建能力树模型；S3、使用S2中的能力树、S1中的能力词，从员工的评价文档中生成个人的能力矩阵；S4、分析能力矩阵，匹配能够为能力词定性的定性词，并将定性词插入能力矩阵中；S5、统计员工能力矩阵并定量计算定性结果，最终生成人物画像。本发明的有益效果是：本发明采用基于自然语言文本处理的系列方法，通过评价文档对人物的能力进行抽象，使得评价维度具象化、数值化。

摘要： 本发明提供一种案件大数据网络身份关联与人物画像方法，所述方法包括：步骤1，获取案件数据；步骤2，对获取的数据进行清洗；步骤3，采用重叠社团发现技术识别重要目标；步骤4，用户博文向量化；步骤5，用户个人信息向量化；步骤6，源用户和候选用户的博文相似度计算。本发明能够对涉案数据进行很好的处理；本发明中采用基于重叠社团发现的重要目标识别技术，利用局部聚类结构的引导来检测重叠社团，将复杂的重叠聚类问题降低为一个更简单、更易于处理的非重叠分区问题；本发明利用向量表示、行为关联等方法，构建基于多维特征的网络用户身份关联模型，挖掘跨社交平台用户关联关系和还原用户社交关系网络。

摘要： 本发明提出一种基于人物画像的语音识别系统及方法，所述方法包括：获取多个用户的用户标识以及所述多个用户在不同场景下的人物特征数据和人物行为数据，并以二者构建不同场景下的人物画像，建立人物画像集；接收待识别语音数据，并从所述待识别语音数据中提取第一用户标识；根据所述第一用户标识确定所述待识别语音数据所属的第一用户和第一场景；从所述人物画像集中选择与所述第一用户、所述第一场景对应的第一人物画像；根据所述第一人物画像对所述待识别语音数据进行语音识别，得到第一识别结果。本发明通过利用人物画像对所述待识别语音数据进行识别得到第一识别结果，在提高语音识别效率的同时，也能提高语音识别的准确率。