【摘 要】
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为提高洗后织物外观平整度主客观评级的一致率,提出了基于视觉特征编码与多分类支持向量机相结合的织物折皱自动评级方法。首先,将6块立体标准样板扩充至450幅具有代表性的织
【机 构】
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浙江理工大学服装学院,浙江省服装工程技术研究中心,江苏依海服饰有限公司,东华大学服装与艺术设计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702460),浙江省服装工程技术研究中心开放基金项目(2018FZKF11),服装设计国家级虚拟仿真实验教学中心项目(zx2019004),浙江理工大学一流学科优秀博士专项(2017YBZX15),浙江理工大学科研启动基金项目(17072067-Y)
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为提高洗后织物外观平整度主客观评级的一致率,提出了基于视觉特征编码与多分类支持向量机相结合的织物折皱自动评级方法。首先,将6块立体标准样板扩充至450幅具有代表性的织物洗后折皱图像作为训练集;其次,模拟人眼视觉聚焦机制,利用稀疏编码技术,分别解析9个半级图像子库的多尺度编码特征,并构建形成各级特征向量链码;最后,利用线性多分类支持向量机算法评定其余200幅测试样本。实验结果表明:该方法主客观一致率为95.1%,评级精度为0.1级,单样本评级速度小于6 s,能够满足当前织物整理剂、洗涤剂、洗护设备等护理效果
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