基于神经网络自动测量服装接缝皱褶学习方法

• 作者: 刘富 刘斌 卢辉遒 孙福军 王桂琴
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 服装接缝皱褶 在线测量 激光扫描
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2006.02.012

摘要

以服装表面皱褶客观评价的自动化为目标,针对服装表面皱褶客观评价中客观参数绝对值受影响而无法标定的难题,提出了一种基于神经网络的服装接缝皱褶在线检测及评价的方法.应用激光扫描的方法获得服装表面信号,提取了3个皱褶特征信号:皱褶幅值、皱褶的不等曲率以及皱褶的总频谱能量.依据这3个与主观等级线性较好的特征信号,应用神经网络,采用自动学习的方法,建立了主观等级与客观参数间的模型,从而使服装接缝皱褶等级的在线客观评价成为可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	吉林大学通信工程学院	127	430	11.0	15.0
2	王桂琴	吉林大学通信工程学院	16	119	6.0	10.0
3	刘富	吉林大学通信工程学院	57	240	9.0	13.0
4	卢辉遒	吉林大学通信工程学院	1	15	1.0	1.0
5	孙福军		1	15	1.0	1.0