采用傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法

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，然后使用傅立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，傅立叶描述子的识别效果优于Hu不变矩和融合特征（Hu不变矩和傅立叶描述子）；对傅立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。