融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析

摘要：

目的 少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异.由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低.因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法.方法 首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络SegNet中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果.结果 在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54％.结论 本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义.

关键词：少数民族服装、图像解析、语义标签、视觉风格、标签约束

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目;云南省应用研究基础计划面上项目

在线出版日期：2021-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：402-414