论文摘要
为解决虚拟试装中难以自动评价服装丝缕平衡性的问题,充分应用了深度学习在图像自动识别中的优越性,针对服装丝缕平衡的特点,设计了卷积神经网络的拓扑结构,通过对各个特征部位上不同平衡状态的服装丝缕图片进行等级分类和学习训练,得到的网络模型的识别准确率达到93. 589%,从而建立了可实现对服装各个关键部位丝缕平衡性自动评价系统。结果表明:应用基于深度学习的服装丝缕平衡性评价系统,对虚拟环境下的服装各个关键部位上的丝缕图片进行识别和分类,可以缩短服装平衡性检测的时间,提高检测的效率,快速获取服装丝缕不平衡的位置,以便对服装进行修改。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许倩,陈敏之
关键词: 虚拟试衣,深度学习,服装丝缕,图像识别,模型
来源: 纺织学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 浙江理工大学服装学院,浙江理工大学国际教育学院
基金: 浙江省自然科学基金项目一般项目(LY17E060007)
分类号: TP391.41;TP18;TS941.79
DOI: 10.13475/j.fzxb.20181006705
页码: 191-195
总页数: 5
文件大小: 180K
下载量: 86
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