论文摘要
针对传统人工进行服装检测、分类、评价等方法存在检索效率低、受主观影响较大等问题,结合数字图像处理技术在服装外观质量检测、服装款式、面料识别与分类以及服装造型评价等方面的应用,分析了该技术与传统方法的异同,指出其在服装领域的发展趋势。借助数字图像处理技术从服装图像中提取表征服装的目标信息是服装图像处理的关键,通过有效结合神经网络、支持向量机、深度学习等方法可以实现服装图像的识别与分类。利用数字图像处理技术对服装图像进行处理,实现服装疵点的检测、服装分类、服装外观评价等。其意义在于,该技术使服装信息获取不再局限于服装实物,替代了繁琐的人工操作,且更加客观、高效,为服装检测、款式识别、造型评价等提供新方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张艳红,杨思,徐增波
关键词: 数字图像处理技术,图像识别,特征提取,服装检测,服装评价
来源: 毛纺科技 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
单位: 上海工程技术大学服装学院
基金: 上海市科学技术委员会科技创新行动计划资助项目(18030501400),研究生创新项目(E3-0903-18-01185)
分类号: TP391.41;TS941.79
DOI: 10.19333/j.mfkj.2019010101006
页码: 83-88
总页数: 6
文件大小: 130K
下载量: 507
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标签：数字图像处理技术论文; 图像识别论文; 特征提取论文; 服装检测论文; 服装评价论文;