文献类型：期刊文章

作　　者：李东[1] 万贤福[1,2] 汪军[1,2]

机构地区：[1]东华大学纺织学院,上海201620 [2]东华大学纺织面料技术教育部重点实验室,上海201620

出　　处：《纺织学报》

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：122-127

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：服装款式识别  傅里叶描述子 支持向量机 HU不变矩 主成分分析 极端学习机

分 类 号：TS941.26]