基于图卷积神经网络的织物分类研究
Fabric classification based on graph convolutional network
武汉纺织大学 a. 湖北省服装信息化工程技术研究中心; b. 数学与计算机学院, 武汉 430200
摘要
织物的分类研究在织物生产、服装设计等领域有着广泛应用。提出织物力模型，结合多帧时序信息和图卷积神经网络，给出一种用图来描述织物运动的新方法，通过分析和提取织物视频中的运动特征，实现织物的分类。该方法使用30种不同织物在风力吹动下的视频作为实验数据集，将视频每一帧作为一个图节点，然后根据视频时序性连接同类织物节点的边。此外结合织物力模型对原视频图像作预处理以提取力流特征作为视觉单词存储，再依据视觉单词探索同类与不同类织物间的潜在联系，由此将欧氏织物视频数据转换为非欧氏织物图数据，最后使用图卷积神经网络进行分类处理。该方法避免了传统织物分类过程中织物纹理、颜色、外部光照等因素的影响，突破了传统分类方法只能对少数织物进行分类的限制，有较好的分类效果。
基金项目
湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB764)
湖北省教育厅青年项目(Q201316)
湖北省教育厅科研计划重点项目(D20191708)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0152
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1581-1585,1594
文章编号: 1001-3695(2021)05-057-1581-05
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
彭涛, 彭迪, 刘军平, 等. 基于图卷积神经网络的织物分类研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1581-1585,1594. (Peng Tao, Peng Di, Liu Junping, et al. Fabric classification based on graph convolutional network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1581-1585,1594. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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