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题名基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法
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作者
白雪
曹涵颖
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机构
重庆第二师范学院美术学院
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出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第7期116-121,共6页
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基金
重庆市教委人文社科项目(23SKGH377)
重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN202201621)
+3 种基金
重庆市儿童研究院项目(CRIKT202019)
重庆第二师范学院儿童视觉与服饰艺术设计协同创新中心项目(2021XJPT08)
重庆第二师范学院校级科研项目(KY202103A)
重庆市高校一流本科课程阶段性成果(sylkc2311hh)。
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文摘
针对现有服装款式图廓特征识别方法存在特征识别技术复杂和识别精度不高的问题,提出基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法。首先,采用数据增强方法对服装款式图廓类型标签进行分类;其次,通过损失函数计算并确定图廓特征分布梯度;然后,通过卷积神经网络构建特征识别模型;最后,引入注意力机制模块识别服装款式图廓特征。验证结果表明:与基于改进Resnet34和基于改进边缘检测算法的服装款式识别方法比,本文方法始终具有较高的复杂图廓识别精准度,对连衣裙款式样衣的图廓识别精准度可达99.1%,外套、裤子、短袖的款式均能达到90%以上。本文方法的识别效果精准有效,可推广于现实中服装款式图廓特征的识别。
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关键词
注意力机制
卷积神经网络
服装款式
图廓特征
识别方法
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Keywords
attention mechanism
convolutional neural network
clothing style
outline features
identification method
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分类号
TP472
[自动化与计算机技术]
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题名改进的基于特征的自然渐变技术
被引量：1
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作者
唐志丰
王爱芹
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机构
浙江大学城市学院
杭州师范学院数学系
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出处
《杭州师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2007年第1期56-60,共5页
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基金
浙江大学城市学院教师科研基金(J52104052003)
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文摘
对基于圆弧曲线为轮廓特征的自然渐变技术给出优化方法,改进影响区域及特征线权的计算,从而改善变形的效果.同时采用包围盒技术及扫描线算法,以提高中间图像生成的速度,最后给出实例结果.
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关键词
计算机动画
图像自然渐变
轮廓特征线
圆弧坐标
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Keywords
computer animation
image morphing
outline-featured curves
arc-coordinate
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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