基于服装风格的款式相似度算法

为准确计算服装图像之间的相似度,从而满足更多用户通过搜索服装搭配图像来购买相似服装的跨场景需求,研究了服装风格的影响因素,并以服装风格的量化标准为基础,构建了服装款式的风格特征模型,进一步分析了现有服装属性识别算法的不足,实现了基于深度学习的款式风格特征识别,通过构建融合迁移学习的残差网络模型,刻画出服装在款式上的风格特征。实验结果表明:模型在服装款式风格特征上的精确度接近90%,准确度达到了80%;相对于传统的图像相似度计算方法,基于服装款式风格的图像相似度计算,准确率和可解释性更高,也为服装个性化推荐提供了新的思路。     

基于SIFT的壁画图像相似性度量

针对彩色壁画图像匹配时,SIFT算法忽略颜色信息导致误匹配的问题,提出一种基于SIFT和HSI的图像匹配算法。首先对彩色壁画图像提取SIFT特征点与特征向量,然后对每个特征点提取HSI彩色特征,最后按定义的相似性度量公式计算两个特征点之间的距离,确定二者是否匹配。实验结果表明:文章采用的算法比仅提取单一特征,更能有效降低误匹配率,定义的形似性度量公式比单纯的欧式距离计算法稍快一些。     

结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索

针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服装草图和服装边缘图像进行特征提取,得到服装草图和服装边缘图像各自的方向梯度直方图(HOG)特征;然后,通过计算服装草图特征和服装边缘特征的相似度,实现特征匹配;最后,按照特征匹配结果在服装图像库中检索与服装草图相似的服装图像,采用基于距离相关系数的重排序算法对其相似度进行排序并输出检索结果。结果表明,该方法提高了服装检索的准确率,具有较好的鲁棒性,检索准确率可达78.5%。     

基于要素匹配的连衣裙成本快速核算方法

为提高企业对服装成本的快速核算能力,就服装成本计算和相似度匹配的方法进行了研究.首先以连衣裙要素提取和量化为基础,计算同一要素之间的相似度;然后基于加权欧式距离计算样本相似度,取相似度最大的样本成本值做为待估样本成本的参考值,实现成本的快速核算.同时设置了欧氏距离计算和BP神经网络2组对照实验.结果表明:使用加权欧氏距...     

Peirce平纹机织物结构模型的计算精确度

为提出一种可估计任意机织物结构理论模型精度的思路,利用Peirce织物结构理论计算平纹织物纱线的几何形态。用Keyence数码显微镜非破坏性地实际测量织物的关键点位置,并利用保形3次B样条曲线模拟织物结构。采用离散Fréchet距离进行判别理论计算的纱线构形曲线和实测模拟的纱线构形曲线的相似性程度。计算两条曲线上对应波峰点、波谷点及相邻波峰点与波谷点的离散Fréchet距离差的绝对值,得到一个可认为曲线相似时的阈值 ,并与织物厚度相比较,提出纱线中心线形状相似度的概念。阈值 越小,则相似度越高,织物结构模型计算的精确度越高。通过MatLab应用程序,对两种平纹组织三维重建织物结构模型的相似性进行了分析并计算出样品1和样品2经、纬纱的相似度值分别为90%,86%,82%,94%。     

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM）进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子（SM）,通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。     

基于图像边缘特征的领带花型检索方法

为了提高领带花型检索的速度和准确度,提出了一种基于图像边缘特征的检索方法。首先,对图案进行边缘检测,提取领带花型的轮廓,量化为边缘特征值;然后,分析边缘特征值分布的数理统计特性,将花型分为条纹、多边形和复杂图案 3 个大类;最后,将待检索花型与数据库内同类花型进行匹配,选取最相似的花型图案。结果表明,基于图像边缘特征的检索方法能够精确地检索相似的领带花型,并且计算量小,检测速度快,可以满足实际应用的需求。     

融合颜色和边缘特征的织物图像检索算法

为解决单一特征检索精度不高的问题,提出一种基于分块颜色直方图和边缘方向直方图的检索算法。将图像转换到HSV颜色空间,并进行图像分块得到子块颜色特征;通过Canny算子提取图像边缘信息,获得边缘方向特征;利用卡方距离分别度量颜色特征与边缘特征的相似性,实现图像检索。该算法对织物图像的平均检索查准率达80.83%。认为:该织物图像检索系统对织物检索有较高针对性,能够获得较好的检索效果。     

Calculated accuracy of Peirce's plain woven fabric model for geometric structure of plain woven fabrics

为提出一种可估计任意机织物结构理论模型精度的思路,利用Peirce织物结构理论计算平纹织物纱线的几何形态.用Keyence数码显微镜非破坏性地实际测量织物的关键点位置,并利用保形3次B样条曲线模拟织物结构.采用离散Fréchet距离判别理论计算的纱线构形曲线和实测模拟的纱线构形曲线的相似性程度.计算2条曲线上对应波峰点、波谷点及相邻波峰点与波谷点的离散Fréchet距离差的绝对值,得到一个可认为曲线相似时的阈值ε,并与织物厚度相比较,提出纱线中心线形状相似度的概念.阈值ε越小,则相似度越高,织物结构模型计算的精确度越高.通过MatLab应用程序,对2种平纹组织三维重建织物结构模型的相似性进行分析并计算出样品1和样品2经、纬纱的相似度值分别为90％、86％、82％、94％.     

基于显式语义分析的本体概念匹配算法

本体相似度计算是本体领域的研究热点。本体相似度计算可以利用本体概念匹配算法进行衡量。本文针对本体合并工具prompt中本体概念匹配算法在计算本体概念相似度方面的不足，将基于维基百科的显式语义分析方法应用于本体概念相似度计算中，有效提升本体相似度计算的准确性和效率。     

基于视觉特性的色纺纱全光谱配色算法优化

为提高色纺纱计算机配色算法的精准性及适用性,针对目前配色算法难以同时保证理论计算的色差值及配比相对偏差同时最小的问题,以全光谱配色算法为基础,结合经典Stearns-Noechel光学理论模型,探索人眼视觉特性以确定视觉特性对不同波长下反射光的敏感系数,并将其引入配色算法中进行加权计算,预测单色纤维混合配比,同时,综合预测色差值、配比相对偏差值及欧式距离等对配色效果进行评价。结果表明,引入泊松分布赋值人眼敏感系数的配色算法结果最优,平均预测色差值为0.29,且均在1以内,平均配比相对偏差值为0.612,最小,欧式距离均值为0.087,相对较小;改进之后的配色算法通过一次计算即可实现预测色差值最小,且预测配比精准,针对色纺纱可初步实现计算机精准配色。     

融合高光谱和图像深度特征的腊肉分类与检索算法研究

本文以腊肉为实验对象,建立一种融合光谱曲线特征和图像特征的肉类食品分类与检索方法,利用10个3×3的卷积层、3个5×5的卷积层、5个5×5的池化层和2个全连层的CNN模型对高光谱图像进行特征提取,并以交叉熵作为优化目标,同时利用多元散射校正和主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)对光谱特征进行预处理和特征提取,然后将两种特征进行融合,并将融合特征利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。结果表明,直接使用CNN训练好的模型对高光谱图像进行特征提取,利用SVM作为分类器,分类的准确率只有75.6%,融合光谱曲线特征后用SVM进行分类,准确率可达99.2%。此外,本文还计算了被检索样本和标准等级样本特征向量的欧氏距离,完成了腊肉新鲜度等级的检索任务,显示了该方法的可行性和有效性。     

基于边缘和颜色特征的织物印花花型检索

针对织物印花花型同型不同色和同形异构的特点,提出了一种综合花型边缘和颜色特征的图像检索算法。首先利用中值滤波对花型图像进行滤波去噪,并采用Canny算子获取花型边缘;以边缘像素坐标加权中心点为圆心,将各边缘点划分到若干等距环面内,提取花型边缘距离直方图,并在对边缘像素点直线拟合基础上,提取边缘方向直方图;然后在HSV空间内对彩色边缘进行颜色量化,提取各颜色分量构成颜色直方图;最后对3种特征分别进行相似性度量,并赋予三者不同权重予以结合,获得图像间相似度。结果表明,该算法具有平移、缩放、旋转不变性,并能兼顾边缘特征和颜色特征对检索结果的影响,准确区分同型不同色和同形异构的花型图案,该算法平均查准率可达93.17%。     

利用相关反馈技术和形状特征的服装图像检索算法

基于内容的图像检索在服装电子商务中是受关注的研究热点。形状特征是服装图像的最重要的视觉特征之一,但基于形状特征的图像检索一直是图像处理领域多年的难题。为了提高准确性,提出一种利用通用Fourier描述子与改进的相关反馈技术来提高服装图像检索精度的算法。通用Fourier描述子在所有形式的Fourier描述子中性能突出,同时根据样本的概率分布改进了查询向量优化算法中的权值计算方式,使相关尺度更加合理。实验结果表明所提出的算法相较于传统算法的优势。     

基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测

为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部均值差分的灰度相似性检测参量和结构相似性检测参量结合,构建可测量更多类型周期性纹理织物图像的相似性度量函数,通过阈值化增强图像分块的相似性测量值实现疵点在显著图中的粗定位;最后对显著图粗定位图像分块进行超像素细分割及其二值化处理,并借助连通域分析剔除孤立点,获得完整的疵点轮廓。结果表明,本方法与常规3种方法相比,对周期性纹理织物图像的疵点检测准确率更高,且提取出的疵点轮廓更精确。     

Identification of Broken Rice Kernels Using Image Analysis Techniques Combined with Velocity Representation Method

The percentage of whole kernels remaining after milling is one of the most important physical characteristics of rice quality. A method based on flatbed scanning and image analysis was developed for the identification of broken rice kernels. Velocity representation method was developed for pattern recognition based on the contour characteristics of the rice kernels. The similarity of the boundary features of the image of rice kernel was measured by similarity coefficient, which was used to identify the broken rice kernel by comparing with threshold. High recognition rates for three rice varieties were reached by this method with 96.7% for Thailand rice, 98.73% for Pearl rice, and 97.14% for Changlixiang rice, respectively, and the recognition rate could be improved by the adjustment of the similarity coefficient threshold. Because the comprehensive boundary features were the basis for the classification, this method could be more accurate compared to other methods using the single dimension feature.