论文摘要
针对服装款式自动识别时存在提取特征困难、识别率低和分类效率低等问题,该文在精确型傅里叶高度函数（accurate Fourier height functions 2, AFHF2）与线性核函数支持向量机（support vector machine, SVM）基础上提出一种新的服装款式识别方法。首先,利用AHFH2描述子对衣服轮廓进行特征提取,对服装轮廓全局信息和局部信息进行充分表征;然后,在不需要调整参数的情况下使用线性核函数SVM对AFHF2描述子特征进行快速训练与测试。通过自建的服装图形库验证该方法的有效性,实验结果表明该算法优于现有的算法,其中AFHF2描述子优于傅里叶描述子、高度函数（HF）和TCDs等算法,线性核函数SVM算法优于径向基函数SVM算法、K-近邻算法、概率神经网络以及反向传播神经网络算法,其平均识别率能达到97.91%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙国栋,徐亮
关键词: 精确型傅里叶高度函数,支持向量机,服装款式识别
来源: 中国测试 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 湖北工业大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金项目（51775177,51675166）
分类号: TP391.41;TP18;TS941.1
页码: 130-134
总页数: 5
文件大小: 1522K
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标签：精确型傅里叶高度函数论文; 支持向量机论文; 服装款式识别论文;