【摘 要】
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为解决当前服装款式识别领域中,服装轮廓特征提取技术较复杂,其分类方法的效率低、适应性差等问题,提出一种新型的服装款式的识别方法。首先创建了一个服装图像样本库,并从这
【机 构】
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东华大学纺织学院,东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
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为解决当前服装款式识别领域中,服装轮廓特征提取技术较复杂,其分类方法的效率低、适应性差等问题,提出一种新型的服装款式的识别方法。首先创建了一个服装图像样本库,并从这些服装图像中提取服装轮廓,然后使用傅里叶描述子描述服装的轮廓特征,以多分类支持向量机进行分类。结果表明,该方法能够准确提取服装轮廓,傅里叶描述子的识别效果优于Hu不变矩和融合特征(Hu不变矩和傅里叶描述子);对傅里叶描述子进行主成分分析不能提高识别准确率;支持向量机的分类效果优于极端学习机;该方法能够达到95%以上的识别率,尤其对轮廓特征明显的款式有更好的识别率。
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