基于关键点检测的服装廓形识别

作     者：陶金之 夏明 王伟 TAO Jinzhi;XIA Ming;WANG Wei

作者机构：东华大学服装与艺术设计学院上海200051 上海市空间飞行器机构重点实验室上海201108 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室上海200051 江阴逐日信息科技有限公司江苏无锡214434 

基　　金：上海市科技计划资助项目(23DZ2229032) 国家自然科学基金资助项目(12172229) 

出 版 物：《纺织学报》 (Journal of Textile Research)

年 卷 期：2024年第45卷第6期

页      码：142-148页

摘      要：为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。

主 题 词：服装 廓形分类 YOLO v8-Pose 关键点检测 DenseNet网络 相似度算法 连衣裙 

学科分类：0821[工学-兵器类] 08[工学] 082104[082104] 

核心收录：

D　O　I：10.13475/j.fzxb.20230604901

馆 藏 号：203133036...