基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别

随着信息技术的发展,数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护,民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰,少数民族服饰具有更多的细节特征信息,对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构,设计并使用了多尺度密集连接单元,用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息,以提高网络的学习能力;此外,为进一步提高网络的鲁棒性,提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明,改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%,较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力,能够提取更多的细节特征信息,一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。