摘要：为提高洗后织物外观平整度主客观评级的一致率,提出了基于视觉特征编码与多分类支持向量机相结合的织物折皱自动评级方法。首先,将6块立体标准样板扩充至450幅具有代表性的织物洗后折皱图像作为训练集;其次,模拟人眼视觉聚焦机制,利用稀疏编码技术,分别解析9个半级图像子库的多尺度编码特征,并构建形成各级特征向量链码;最后,利用线性多分类支持向量机算法评定其余200幅测试样本。实验结果表明:该方法主客观一致率为95.1%,评级精度为0.1级,单样本评级速度小于6 s,能够满足当前织物整理剂、洗涤剂、洗护设备等护理效果的商用评级用途。

摘要：针对当前服饰用色规律及其内在机制解析模糊的问题,提出了利用图像处理技术构建服饰配色关系及其内在联系的网络关系模型。对服饰系列图像色彩进行初始聚类及二次聚类,提取主色及其用色比例关系;提取色彩占比、二元色组共现频率、色彩空间距离等指标构建主色网络关系模型;对选取的3个代表性品牌女装的500幅图像,利用所开发的色彩解析软件,从主色分布、配色关系、配色机制方面进行了比对和分析,以可视化形式呈现品牌女装年度、时尚季用色规律。实验结果表明,3个女装品牌主色、空间距离和共现规律不尽相同,前3种颜色累计占比均超出50%,单幅样本耗时小于0.3 s;该方法能够以客观、可视化的方式表征服饰用色机制,用以辅助服装企划和设计决策。