【摘 要】
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为避免传统手工特征和局部特征难以全面表征和准确量化图像情感特征的不足,以领带花型为研究对象,提出了一种融合手工情感特征的基于卷积神经网络的织物图像情感分类方法。首
【基金项目】
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浙江省重大科技专项重点社会发展项目(2015C03001);浙江省自然科学基金项目(LY17F020034);浙江省服装个性化定制协同创新中心项目(浙教高科[2016]63号)
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为避免传统手工特征和局部特征难以全面表征和准确量化图像情感特征的不足,以领带花型为研究对象,提出了一种融合手工情感特征的基于卷积神经网络的织物图像情感分类方法。首先对领带花型图像进行情感评价,建立领带花型图像的情感样本库;然后提取图像饱和度、纹理等手工情感特征和图像像素值作为卷积神经网络的输入;其次建立卷积神经网络模型,将2 000幅样本图像作为训练样本对卷积神经网络进行训练;最后将1 000幅检测样本输入训练后的卷积神经网络,实现了领带花型图像的情感分类。实验结果显示：该方法的情感分类准确率为89.7%
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