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基于深度卷积神经网络的织物花型分类

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【作者】 张宏伟张凌婕李鹏飞

【Author】 ZHANG Hongwei;ZHANG Lingjie;LI Pengfei;School of Electronics and Information,Xi′an Polytechnic University;

【机构】 西安工程大学电子信息学院

【摘要】 针对织物纹理花型人工视觉分类效率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(CNN)的条状、格子和波点纹理织物的识别分类方法.首先,建立由条状花型、格子花型和波点花型织物组成的图像样本集和标签数据集.然后,分别建立了基于GoogLeNet和AlexNet两种卷积神经网络的织物花型分类模型.最后,通过模型评价指标选择最优的训练迭代期.实验结果表明,利用深度卷积神经网络分类织物花型是可行有效的.

【基金】 陕西省自然科学基金资助项目(2014JQ2-5029);陕西省工业科技攻关项目(2015GY034);西安工程大学博士科研启动基金资助项目(BS1411)
【所属期刊栏目】 纺织工程 (2017年02期)
  • 【DOI】10.13338/j.issn.1006-8341.2017.02.017
  • 【分类号】TP391.41;TS105.1
  • 【下载频次】99
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