纺织学报 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (07): 110-115.

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畲族服装特征提取及其分布

  

  • 收稿日期:2014-07-21 修回日期:2015-02-16 出版日期:2015-07-15 发布日期:2015-07-20

Extraction and distribution of She nationality clothing characteristics

  • Received:2014-07-21 Revised:2015-02-16 Online:2015-07-15 Published:2015-07-20

摘要:

服饰纹样是畲族服装的重要特征,基于特征的数字化研究,对计算机自动分类畲族服装有重要意义。实验选取12款典型畲族服装,采用高斯模糊和尺度不变特征转换方法从服装样图中提取特征关键点,并获得在领口、门襟、袖口和侧开衩等不同区域的关键点分布。研究结果表明,用计算机获得的关键点分布与不同类别畲族服装特征之间具有良好的一致性;通过关键点数量分析,可以得到不同类别畲族服装的关键设计区域和排序;用关键点向量间方差大小可以表征畲族服装纹理的复杂度。该方法可有效识别不同类别的畲族服装并为畲族服饰设计提供参考。

关键词: 畲族服装, 高斯模糊, 尺度不变特征转换, 服装特征, 关键点分布, 服装类别

Abstract:

Clothing patterns is an important feature of the She nationality clothing, so it has important significance to apply digital research based on the characteristics to the computer automatic classification of She nationality clothing. In this paper, 12 typical She nationality clothing were selected , feature key points were abstracted from the clothing by using the Gauss fuzzy and SIFT method, and the key points distribution of different parts such as neckline, placket, cuffs and side slits were acquired. The results show that, there is good agreement between the key point distribution obtained by computer and the different categories of the clothing feature. The key design area and sorting of different She nationality clothing were acquired by the analysis on the key points quantities. The complexity of the clothing texture can be characterized by the vector variance of key points. This method can effectively identify the different categories of She nationality clothing and provide a reference for the clothing design.

Key words: She natinality clothing, Gauss fuzzy, scale-invariant feature transform, clothing feature, key points distribution, clothing category

中图分类号: 

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