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典型传统服饰图像的在线识别系统

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为探索传统服饰文化的智能化保护手段和提高传统服饰文化的传播效率,以加权投票法集成多注意力机制的传统服饰识别算法为核心,构建了一个典型传统服饰图像的在线识别系统.首先,通过书籍扫描和线下拍摄等手段收集传统服饰图像数据,再联合多背景替换和几何变换混合增强服饰图像数据,完成传统服饰图像数据集的构建.随后,采用迁移学习技术在DenseNet169网络上分别引入了通道注意力、卷积注意力和位置注意力3种机制来构建模型,并对3种模型的识别结果进行加权投票判决,实现对传统服饰图像的高精度识别.在此基础上,通过对未知待测图像进行在线裁剪和自适应等规范化预处理,提高了识别系统的泛化适应性.最后,采用Web和云计算技术实现了系统的在线识别、交互、显示和账号管理等功能集成.测试结果表明,本文实现的传统服饰识别算法在验证集上的识别准确率达到了93.5％,构建的系统能够有效地在线识别15类传统服饰图像,对传统服饰文化的传播和保护具有一定的促进作用.
Online recognition system for typical traditional costume images

颜丙义、侯金、黄启煜、杨汉城、田进、杨春勇

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中南民族大学 电子信息工程学院,湖北 武汉 430074

智能无线通信湖北省重点实验室,湖北 武汉 430074

智能物联技术湖北省工程研究中心,湖北 武汉 430074

传统服饰图像 数据集增强 迁移学习 加权投票判决 在线识别系统

国家自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项

1150443562171478CZY22011

2023

10.13475/j.fzxb.20220406201

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(5)
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