天津工业大学学报
天津工業大學學報
천진공업대학학보
JOURNAL OF TIANJIN POLYTECHNIC UNIVERSITY
2013年
6期
23-27
,共5页
张海波%黄铁军%刘莉%赵野军%章江华
張海波%黃鐵軍%劉莉%趙野軍%章江華
장해파%황철군%류리%조야군%장강화
面料图像%情感语义%图像识别%支持向量机
麵料圖像%情感語義%圖像識彆%支持嚮量機
면료도상%정감어의%도상식별%지지향량궤
fabric image%emotional semantic%image recognition%SVM
在建立3维面料图像情感因子空间、分析面料图像低层特征和情感描述之间关系的基础上,通过支持向量机对60张不同种类面料图像样本的情感因子数据和低层特征数据进行训练,建立了面料图像情感语义训练模型,实现了对任一面料图像情感描述的自动计算、识别。经过实验测试,达到了较好的识别效果。
在建立3維麵料圖像情感因子空間、分析麵料圖像低層特徵和情感描述之間關繫的基礎上,通過支持嚮量機對60張不同種類麵料圖像樣本的情感因子數據和低層特徵數據進行訓練,建立瞭麵料圖像情感語義訓練模型,實現瞭對任一麵料圖像情感描述的自動計算、識彆。經過實驗測試,達到瞭較好的識彆效果。
재건립3유면료도상정감인자공간、분석면료도상저층특정화정감묘술지간관계적기출상,통과지지향량궤대60장불동충류면료도상양본적정감인자수거화저층특정수거진행훈련,건립료면료도상정감어의훈련모형,실현료대임일면료도상정감묘술적자동계산、식별。경과실험측시,체도료교호적식별효과。
On the basis of creating a 3-dimension emotional factor space of fabric image and the analysis of the relationship between the low-level features and emotion description of fabric image, the emotional factor data and low-level features data of the 60 different types of fabric image samples are trained by support vector machine (SVM). After that, the trained model is set up, the emotion description is automatically calculated and the recognition of fabric image is realized. After laboratorial tests, the method achieves to better recognition of fabric images.