基于VGGNet卷积神经网络的蓝印花布纹样分类

• 作者: 刘子豪 叶利华 贾小军 邓洪涛
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 蓝印花布纹样 VGGNet 卷积神经网络 训练 分类
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 867-875
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2019.08.0073

摘要

为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需要将蓝印花布纹样进行分类.为此,提出一种改进的VGGNet卷积神经网络模型的纹样分类方法.首先,采集原始的蓝印花布图案,通过图像增强技术扩充样本,形成训练数据集.其次,改进经典的VGGNet 16卷积神经网络结构,增加卷积组及调整网络参数,增加丢弃层.同时,分析、验证训练优化策略对蓝印花布纹样分类的影响.最后,利用训练集及验证集中的图像样本,通过自动学习获取网络模型参数,得到纹样分类的最佳网络模型并获得较为理想的分类结果.实验结果显示,改进的卷积神经网络模型针对5类蓝印花布纹样进行分类训练,其平均分类准确率达89.73％,为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓洪涛		31	83	4.0	8.0
2	贾小军		26	275	7.0	16.0
3	叶利华		19	80	4.0	8.0
4	刘子豪		2	0	0.0	0.0