基于認(rèn)知特征的服裝風(fēng)格自主分類的研究與實現(xiàn).pdf

1、服裝風(fēng)格是一個主觀性非常強的概念，其具有決定因素復(fù)雜、評判標(biāo)準(zhǔn)個性化強和風(fēng)格特征發(fā)展迅速等特點，這些特點使得服裝風(fēng)格的識別與分類變得復(fù)雜。傳統(tǒng)的風(fēng)格量化與分類方法并不能很好的滿足服裝風(fēng)格個性化強和發(fā)展迅速的特點，但是人類在服裝風(fēng)格識別方面的表現(xiàn)卻相當(dāng)優(yōu)秀。針對上述服裝風(fēng)格的特點，本文研究基于認(rèn)知特征的服裝風(fēng)格自主分類方法。本文的主要貢獻包括：
　　 針對服裝風(fēng)格的分類與識別復(fù)雜，傳統(tǒng)服裝風(fēng)格量化與分類方法不能很好滿足服裝風(fēng)格特點

2、的問題提出了基于多目標(biāo)MILN(Multi-Layer In-place Learning Network)自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的服裝風(fēng)格分類方法，該方法很好的適應(yīng)了服裝風(fēng)格個性化強和發(fā)展迅速的特點，解決了服裝風(fēng)格個性化自主分類的問題。
　　 針對Itti視覺注意模型難以很好的完成對服裝部件這類主觀定義對象的視覺注意的問題提出了基于MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的視覺注意模型，該模型通過建立獨立的基于MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的Top-down視覺注意

3、通道，利用多目標(biāo)MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)作為視覺注意的知識庫，解決了對服裝部件的視覺注意問題，為多目標(biāo)MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)提供了目標(biāo)輸入。
　　 針對傳統(tǒng)服裝風(fēng)格特征分析方法不能很好的適應(yīng)服裝發(fā)展迅速的特點的問題提出了基于LCA的服裝風(fēng)格特征分析方法，該方法以多目標(biāo)MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過對網(wǎng)絡(luò)中的Lobe進行分析，得到對應(yīng)于特定服裝風(fēng)格的服裝風(fēng)格特征，并利用MILN自主發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的自主發(fā)育特性解決了傳統(tǒng)服裝風(fēng)格特征分析方法與