【摘 要】
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为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需要将蓝印花布纹样进行分类。为此,提出一种改进的VGGNet卷积神经网络模型的纹样分类方法。首先,采集原始的蓝印花布图案,通过图像
【机 构】
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嘉兴学院数理与信息工程学院; 嘉兴学院设计学院;
【基金项目】
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嘉兴市科技局公益性研究计划项目(2018AY11008)资助项目
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为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需要将蓝印花布纹样进行分类。为此,提出一种改进的VGGNet卷积神经网络模型的纹样分类方法。首先,采集原始的蓝印花布图案,通过图像增强技术扩充样本,形成训练数据集。其次,改进经典的VGGNet 16卷积神经网络结构,增加卷积组及调整网络参数,增加丢弃层。同时,分析、验证训练优化策略对蓝印花布纹样分类的影响。最后,利用训练集及验证集中的图像样本,通过自动学习获取网络模型参数,得到纹样分类的最佳网络模型并获得较为理想的分类结果。实验结果显示,改进的卷积神经网络模型针对5类蓝印花布纹样进行分类训练,其平均分类准确率达89.73%,为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供了新思路。
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