男西装情感语义空间研究

建立服装情感语义空间是实现计算机对服装图像情感识别及量化评价的重要前提。通过对男西装情感描述词的筛选、投票、初步确定、统计分析等过程探析,得出描述男西装情感的5对情感词对,为建立5维的男西装情感语义空间奠定基础。     

基于褶皱特征参数的男西装袖弊病类别的自动识别

为实现自动判别男西装袖的弊病类型，提出了一种将图像处理技术与BP神经网络相结合的判别方法。首先收集不同弊病类型的男西装袖图像，借用MATLAB平台，对图像进行灰度化、灰度增强、二值化等预处理，绘制褶皱部位的灰度曲线图；然后基于灰度曲线图以及二值化图提取褶皱宽度、褶皱深度和褶皱斜率等3个特征参数；最后将提取的特征参数和对应的弊病类型输入到BP神经网络中训练和识别，对男西装袖弊病图像的类型进行分类。结果显示，提出的方法对袖弊病类型的判别具有较高的准确率与稳定性。     

基于颜色和纹理特征的图像情感语义分类

利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(happy和sad)的分类:通过在HSV颜色空间中提取图像的全局颜色特征,并利用黄金分割原理提取位于视觉中心位置主要区域的局部颜色特征,结合二维Gabor小波变换提取全局图像的纹理特征,实现对自然风景图像进行情感特征提取.采用PCA方法对情感特征进行降维,将降维后的特征向量结合BP神经网络,完成情感语义分类检索.     

基于意象尺度的男西装造型风格认知评价

为更好地把握消费者对服装的感性心理需求,针对当前各类服装特定描述词冗杂的现象,以服装中的经典品类男西装为例展开研究.首先,采用意象尺度法设计男西装造型风格感性认知实验,采用相关性分析、因子分析等方法将多维意象降到二维空间;然后,应用回归分析法分别建立男西装造型风格因子分析模型,得到男西装意象尺度分布图;最后,运用案例验...     

基于数量化理论Ⅰ的男西装款式要素感性评价

为得到更加契合人的情感需求的服装产品,帮助企业更好地了解消费者的感性心理,以服装中的经典品类男西装为实例,提出基于数量化理论Ⅰ的服装款式感性评价方案。首先,采用语义差异法获取用户对男西装样本的感性评价,并建立男西装感性意象二维空间;然后,通过分析男西装样本的款式特征,提取对感性意象有关键影响的款式细节设计要素;最后,应用数量化理论Ⅰ构建感性因子与款式设计要素间的关联性模型。经验证可知,回归模型具有较高的预测精度且符合正态分布,进一步通过案例验证表明该模型可将人的感性需求与男西装款式设计要素进行转化,能够有效地用于男西装款式的感性评价。     

基于数量化理论I的男西装款式要素感性评价

为得到更加契合人的情感需求的服装产品,帮助企业更好地了解消费者的感性心理,以服装中的经典品类男西装为实例,提出基于数量化理论I的服装款式感性评价方案.首先,采用语义差异法获取用户对男西装样本的感性评价,并建立男西装感性意象二维空间;然后,通过分析男西装样本的款式特征,提取对感性意象有关键影响的款式细节设计要素;最后,应...     

男西装浮余量的转化浅析

在应用男装原型时,浮余量的处理方法有很多种,包括转省、撇胸、归拔等.文章通过男装原型浮余量的转化对男西装的结构进行分析.     

基于量身定制的双面呢男西装纸样快速生成技术研究

从廓形、衣领、衣袖和衣身方面,分析双面呢男西装的款式构成.按照唯一性、标准化、可扩充性、简单性和实用性的原则,运用两级结构对双面呢男西装进行编码.在介绍双面呢男西装基本纸样与纸样快速生成流程的基础上,系统阐述双面呢男西装纸样的快速生成.研究可为服装企业的男西装纸样设计提供一定的理论和实践指导.     

中式男西装款式的变革

一、西装简介西服也称西装,从广义上讲,指"西式的"、"欧美的服装"。狭义指西式上装或西式套装。西装通常是公司从业人员、政府机关从业人员在较为正式的场合着装的一个首选。西装之所以长盛不衰,很重要的原因是它拥有深厚的文化内涵,     

自然场景下基于改进LeNet卷积神经网络的苹果图像识别技术

针对传统基于内容的识别方法在特征提取方面存在计算复杂、特征不可迁移等问题,为避免光照条件、重叠及其他遮挡等因素对图像识别的影响,以LeNet卷积神经网络作为基础,对其结构进行改进,设计了一种基于改进LeNet卷积神经网络的苹果目标识别模型,并利用该模型对不同场景的苹果图像进行识别训练与验证。结果表明:该网络模型可有效实现苹果图像的识别,对独立果实、遮挡果实、重叠果实以及相邻果实的识别率分别为96.25%,91.37%,94.91%,89.56%,综合识别率达到93.79%。与其他方法相比,该算法具有较强的抗干扰能力,图像识别速度快、识别率更高。     

基于BP神经网络的规范手写体数字离线识别

手写体数字离线识别一直是模式识别研究的热点问题。手写体数字具有多变性和随意性较强的特点,在实际应用中对识别率要求较高,针对这一问题,设计了基于BP神经网络的手写体数字离线识别分类器,并按照规范手写体标准设计了训练样本和测试样本,通过仿真验证了此方法的有效性,识别率达到了81％。     

基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展

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。     

基于改进神经网络算法的蔬菜图像识别

文章提出了改进神经网络算法,建立了径向基函数神经网络模型,包括梯度下降方法求解权重参数,增大邻域半径的均值聚类方法求取隐函数中心值,利用相邻聚类中心获得核宽度,通过量子遗传算法删除冗余权重和神经元;提取了蔬菜图像的特征,并给出了算法流程。仿真试验表明,试验算法对蔬菜图像的形状特征平均识别率为97.56%,纹理特征平均识别率为95.60%,颜色特征平均识别率为93.25%,训练时间平均为5.83s、识别时间平均为2.18s,优于其他算法。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

卷积神经网络在储粮害虫图像识别中的应用研究

立足于当今储粮害虫图像识别领域面临的技术需求,针对现有的储粮害虫图像识别算法网络结构相对复杂,辨认率低,为此,引入卷积神经网络实现储粮害虫图像的识别。简要阐述了卷积神经网络发展过程,分析其网络结构,选用5种储粮害虫作为训练样本,分析了储粮害虫图像识别过程,最后通过实验得出了基于卷积神经网络的Alexnet模型对储粮害虫图像识别的精确度达97.62%,说明基于CNN对储粮害虫图像识别具有较高的准确率。     

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。     

基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘

通过对原棉性能及成纱质量历史数据的分析,建立了用于数据挖掘的样本库。在此基础上设计了成纱质量预测的BP神经网络模型,并对成纱的强力、条干CV值和毛羽等质量指标进行了预测分析,仿真结果表明该方法具有很好的预测效果。     

根据常规化学指标识别烟叶品质的BP神经网络模型

运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别。提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法。人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好。该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差。