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基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展

论文摘要

为实现织物图像的快速自动识别与检索,从织物图像浅层视觉特征提取、深度语义特征学习以及检索模型构建3个方面综述了该领域的研究进展,分析了现有研究中存在的问题。发现织物图像浅层视觉特征在小样本数据集的检索中具有较好的适用性,且多特征融合应用可有效提升检索精度,但在大样本数据集及高层语义识别检索问题中的应用存在局限性,深度卷积神经网络是克服这一问题的有效途径;织物语义属性的优化设计、卷积神经网络结构优化以及距离尺度学习是目前提升深度检索模型语义识别精度的3个有效途径;认为未来织物图像识别检索精度的提升主要依赖于标准化的语义系统设计、精准的图像分割与识别技术以及多模态的信息融合检索。

论文目录

  • 1 织物图像浅层视觉特征提取
  •   1.1 织物图像浅层视觉特征
  •     1.1.1 颜色特征
  •     1.1.2 纹理特征
  •     1.1.3 形状特征
  •   1.2 多特征融合应用
  • 2 织物图像深度特征学习
  •   2.1 CNN网络结构
  •   2.2 CNN特征学习
  • 3 CNN在SBIR织物图像检索中应用
  •   3.1 织物语义标签设计
  •   3.2 CNN结构优化
  •   3.3 基于CNN的距离尺度学习
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙洁,丁笑君,杜磊,李秦曼,邹奉元

    关键词: 织物图像特征,特征提取,图像检索,卷积神经网络

    来源: 纺织学报 2019年12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,浙江传媒学院设计艺术学院,浙江省服装工程技术研究中心,丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室

    基金: 浙江省教育厅项目(Y201840287),浙江省大学生科技创新项目(2018R406076),浙江省2011协同创新中心科技研发专项(17034005-F)

    分类号: TP391.41;TP183;TS106

    DOI: 10.13475/j.fzxb.20190105306

    页码: 146-151

    总页数: 6

    文件大小: 208K

    下载量: 572

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/116e805f053cf48786ffc16a.html