[發(fā)明專利]一種用于服裝部件圖的自動識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201910169562.1
• 申請日: 2019-03-06
• 公開（公告）號: CN109993213A
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐增波;陳桂清
• 申請（專利權(quán)）人: 上海工程技術(shù)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00;G06F16/56;G06F16/51
• 代理公司: 上海唯智贏專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31293
• 代理人: 姜曉艷

本發(fā)明涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于服裝部件圖的自動識別方法，包括以下步驟：步驟一、建立多個類型的服裝部件圖數(shù)據(jù)庫；步驟二、對待測服裝部件圖進行預(yù)處理，獲得二值化服裝部件圖；步驟三、對所述二值化服裝部件圖進行矢量化處理，獲得對應(yīng)的待測矢量部件圖；步驟四、對所述待測矢量部件圖進行特征提取，再將提取到的特征進行歸一化處理，然后對歸一化的待測矢量部件圖進行分類識別，結(jié)合數(shù)據(jù)庫，獲得與之匹配的部件圖，完成自動識別。本發(fā)明構(gòu)建出服裝部件圖識別的框架，為自動化識別、軟件化開發(fā)和應(yīng)用提供思路，也為智能服裝設(shè)計節(jié)省大量的人力和時間，提升服裝前期的設(shè)計效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于服裝部件圖的自動識別方法。

背景技術(shù)

由于服裝設(shè)計系統(tǒng)數(shù)字化、智能化的需求和圖像處理在計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域有著好的應(yīng)用前景和市場價值，目前有些學(xué)者已有一些研究成果，以下主要從服裝款式或部件圖的形狀特征提取方法和分類識別方法，來綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。

(1)服裝部件圖的形狀特征提取

服裝的外輪廓在不同程度上展現(xiàn)出服裝造型特征的區(qū)別，它是區(qū)分服裝的一個重要特征，同時描述出其外形特征，因此要識別出服裝部件圖或者服裝部件類別，首先就要檢測服裝邊緣輪廓。如李克兢等人提取出服裝平面部件圖邊緣特征點，運用算法判斷節(jié)點和函數(shù)關(guān)系，然后半自動的拆分服裝輪廓，對產(chǎn)生的服裝部件進行數(shù)學(xué)描述，從而實現(xiàn)服裝部件圖中邊緣線特征的識別。紀曉燕等人提出將服裝衣領(lǐng)、袖子、前后片等部件用它們的主要控制點和主干線圖形化表示，建立服裝部件知識庫，服務(wù)后續(xù)的設(shè)計師去拼接新的服裝設(shè)計圖等等。但是這些研究都需要提前對要識別的款式或部件信息進行分析，建立特征模型，然后提取出這些特征，不能快速有效的描述。后期有學(xué)者融合其他的輪廓特征提取方法進行研究，An等人采用形態(tài)學(xué)來提取服裝部件圖輪廓，運用小波傅里葉描述子來描述特征，從而實現(xiàn)服裝部件圖的分類識別。Hou等人運用Hu不變矩和傅里葉(Fourier Descriptor)特征來提取和描述服裝的邊緣線特征。以上研究中所運用的傅里葉、Hu不變矩描述特征的描述子，可以作為分類識別部件圖的特征，然而它們卻不能表現(xiàn)出邊線的凹凸幾何形狀特征和曲線的彎曲度。

(2)服裝形狀特征分類識別方法

對服裝款式或部件圖提取特征后就需要對得到的特征進行分類和識別，關(guān)于分類的方法由最初的構(gòu)建函數(shù)模型和聚類分析，然后發(fā)展到現(xiàn)有運用計算機技術(shù)的模式分類器。Wang等人運用模糊理論來分類識別出服裝圖像，通過此方法逐行掃描獲得服裝邊緣形狀的關(guān)鍵點，基于這些關(guān)鍵點來構(gòu)建七個特征值的模糊聚類矩陣從而分類識別。同時，汪秀琛等人分析衣片結(jié)構(gòu)點的特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建樣片數(shù)據(jù)模型，得到關(guān)于樣片特征數(shù)據(jù)，將待測的樣片與標準樣片進行匹配識別。以上的研究是運用度量公式，比較待測的輪廓線與建立好的數(shù)據(jù)庫輪廓線之間的差異度，從而識別服裝部件圖，識別準確率很大程度上取決于邊緣輪廓線的檢測，整個識別過程不繁瑣且耗時久。An等人運用極端學(xué)習(xí)機分類器來訓(xùn)練分類進行過部件圖邊緣檢測的小波傅里葉描述子。Hou在服裝圖像檢索的研究中，運用歐式度量函數(shù)來比較兩個圖像間的差異度。這幾種模式識別的效率和分類適應(yīng)性，都需進一步驗證。綜上，運用計算機圖像處理技術(shù)和模式識別的服裝部件圖分類識別還在研究中，當(dāng)前還沒有適應(yīng)性好、分類準確率高和特征描述子全面的方法對服裝平面款式或者部件圖進行分類和識別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種用于服裝部件圖的自動識別方法，解決了現(xiàn)有識別方法過程繁瑣、耗時長、提取特征描述子不全面、準確率差等問題。

本發(fā)明可通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種用于服裝部件圖的自動識別方法，包括以下步驟：

步驟一、建立多個類型的服裝部件圖數(shù)據(jù)庫；

步驟二、對待測服裝部件圖進行預(yù)處理，獲得二值化服裝部件圖；

步驟三、對所述二值化服裝部件圖進行矢量化處理，獲得對應(yīng)的待測矢量部件圖；