智能服装的应用及研发进展

论述了智能服装的概念、特征和研究方法，重点阐述智能服装研究的关键技术及应用。最后展望了智能服装在21世纪的发展趋势。     

基于图像处理技术的男衬衫缝制外观质量检测

借用数字图像处理技术对男衬衫的缝制外观质量进行检测分析.拍照采集衬衫的样品图像,通过直方图均衡化、中值滤波等技术进行增强去噪处理,再对图像进行阈值分割.分别对单线线迹、双线线迹以及对称性特征设计具体检测算法,并用MATLAB实现了双线线迹的检测.实验表明,该方案可以有效实现男衬衫缝制外观质量的检测.     

杭州丝绸与女装产业关键技术挖掘与提炼——丝绸与女装文献热点研究

深入挖掘丝绸与女装文献的研究热点。认为近几年丝绸与女装产业前沿的研究趋势为:以丝绸产品深加工带动产业链的发展、以先进测试技术促进生产工艺改良、以节能减排推动产业可持续发展、以舒适性主导产品的设计和开发、以传统与现代相结合的多元智慧实现设计创新、以传统文化赋以产品新内涵、以经济发展研究探寻产业转型之路。     

基于SVM的青年女子体型分类研究

采用美国[TC]2公司的三维人体测量仪测得的江浙青年女性的人体数据,然后根据身体4个部位的形态特征,将人体数据细分为各种女性人体体型.在分类过程中,通过引入支持向量机(SVM)方法,提出了基于SVM的青年女子体型分类模型.结果表明,SVM方法的分类时间短,分类精度高,是一种有效的识别分类方法.     

三维人体扫描仪测量数据与手工测量数据关系研究

通过三维人体扫描仪测量以及手工测量的方法测得两组人体数据，利用最小二乘法对两组数据进行曲线拟合，对它们之间的关系进行分析研究。得出服装纸样制作中常用对应部位两组数据之间的映射关系，并且对结果进行曲线拟合优度验证，结果显示：所研究的各部位两组数据之间映射的准确率在97．25％以上，表明本文模型的有效性，为直接根据三维扫描仪测量数据制作样板提供依据；并得出各部位模型的排序，根据准确率由高到低依次为：颈椎点高、臀围、腰高、臂长、胸围、腰围、肩宽、背长。     

本科人才培养现状调查及校企合作SWOT分析——基于浙江理工大学服装设计与工程专业

对服装设计与工程专业人才培养现状和企业对高校人才培养、产学合作教育等要求进行了问卷调查与统计分析。调查表明：校企合作人才培养非常必要,有利于高校、企业共同发展。采用SWOT方法对校企合作进行研究,结果显示,产学合作教育存在诸多机遇和优势,也面临着一定的劣势和不足。面对机遇和优势,校企双方应积极响应国家号召,借助优势,开展校企合作;面对劣势和威胁,校企双方应认真审视自身劣势,努力变劣势为优势,战胜威胁。     

织物纹样特征提取与匹配方法比较

针对织物纹样自动识别过程中因尺度、旋转和褶皱等因素引起图像差异的问题,探索了复杂纹样特征的准确提取与匹配方法。以江崖海水纹样为例,采集尺度、旋转、模糊、光照、褶皱5种变化下的织物纹样图像,分别运用尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒性尺度不变特征(SURF)、二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)3种方法提取纹样局部特征,然后采用欧氏距离进行特征匹配计算,最后通过随机抽样一致算法剔除误匹配对。结果表明:采用BRISK算法的准确配对率最高,平均准确匹配率达87.10%;褶皱对织物特征匹配的影响最大,该变化下BRISK算法的鲁棒性优于SIFT和SURF算法;BRISK算法速度最快,图像平均匹配时间0.551 s;在织物纹样特征匹配中,BRISK算法比SIFT和SURF算法具有更好的适用性。     

关于高职院校科研统计信息化建设的研究

科研统计信息化建设是提高高职院校科研管理水平的有效途径,文章通过分析当前高职院校科研统计的现状及存在的问题,提出了建设科研统计信息化系统的几点对策,最后阐述了科研统计信息化建设的意义。     

基于SVM的青年女子体型分类研究

采用美国[TC]^2公司的三维人体测量仪测得的江浙青年女性的人体数据,然后根据身体4个部位的形态特征,将人体数据细分为各种女性人体体型。在分类过程中,通过引入支持向量机（SVM）方法,提出了基于SVM的青年女子体型分类模型。结果表明,SVM方法的分类时间短,分类精度高,是一种有效的识别分类方法。     

杭州丝绸与女装产业关键技术挖掘与提炼——丝绸与女装产业专利技术文献分析

调查了理绸与女装产业知识产权保护现状,对2001-2008年与丝绸专利相关的发明专利、实用新型专利和外观设计专利进行了分析,探讨了其总量分布、申请主体、地域分布的特点,并对浙江省三大专利的分布情况重点进行了介绍.