[发明专利]基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法有效
申请号: | 201710418004.5 | 申请日: | 2017-06-06 |
公开(公告)号: | CN107256246B | 公开(公告)日: | 2019-12-10 |
发明(设计)人: | 景军锋;王妙;苏泽斌;张缓缓;李鹏飞 | 申请(专利权)人: | 西安工程大学 |
主分类号: | G06F16/583 | 分类号: | G06F16/583;G06F16/55;G06F16/51;G06N3/02 |
代理公司: | 61214 西安弘理专利事务所 | 代理人: | 罗磊 |
地址: | 710048 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 卷积 神经网络 印花 织物 图像 检索 方法 | ||
1.基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1,建立印花织物图像数据库,并批量进行预处理;
所述步骤1具体按照以下步骤实施:
步骤1.1,准备用于检索的印花织物图像库,对库中所有的图像进行手动分类,并按其所在类别进行重命名;
步骤1.2,将经步骤1.1重命名的所有的印花织物图像分为训练集train和测试集test两个部分,训练集和测试集中均包括图像的每一个类,然后根据图像所属类对训练集和测试集的图像加上对应的标签生成train.txt和test.txt标签文件;
步骤1.3,将所有图像统一缩放至256×256像素,并将其转换为lmdb格式;
步骤1.4,计算训练集图像的均值,生成对应的均值文件mean.binaryproto;
步骤2,基于AlexNet网络模型训练印花织物卷积神经网络模型;
利用步骤1中建立的数据库训练印花织物卷积神经网络模型,包括五个卷积层和三个全连接层;
步骤2中所述的五个卷积层包括第一卷积层Conv1、第二卷积层Conv2、第三卷积层Conv3、第四卷积层Conv4和第五卷积层Conv5,三个全连接层分别为第六全连接层Fc6、第七全连接层Fc7和第八全连接层Fc8,并且第一卷积层至第五卷积层直接依次级联,第六全连接层至第八全连接层直接依次级联,第六全连接层直接连接到第五卷积层上;
步骤2中所述的利用步骤1中建立的数据库训练印花织物卷积神经网络模型具体过程为:将Alex Net神经网络输入数据source及均值路径mean_file改为步骤1中生成的文件路径,并修改solver.prototxt中的训练参数,用步骤1中建立的数据库图像进行模型训练;
步骤3,采集待检索图像,并对其进行预处理;
步骤4,用步骤2建立的印花织物的卷积神经网络模型对步骤1建立的图像数据库中的图像及步骤3采集的待检索图像进行4096维特征向量提取;
步骤5,对待检索图像的4096维特征向量与图像数据库图像中的每一个4096维特征向量进行欧式距离计算,对数据库图像按照欧式距离由小到大的顺序排列,按顺序将对应的top k织物图像反馈给用户,完成检索。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法,其特征在于,所述步骤3中具体为:一定光照条件下,成像设备将印花织物成像并放大,然后经过图像采集系统将数字图像信号传给计算机,形成二维灰度矩阵,即原始图像,计算机图像处理模块对采集到的图像进行预处理。
3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法,其特征在于,所述步骤1.2中生成的train.txt和test.txt文件为包含训练集train和测试集test中所有图像名的txt格式文件,其文件内容为“XX/X,X”格式,其中前两个X为图像名称,第三个X表示图像格式,最后一个X为图像对应的标签。
4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法,其特征在于,所述第一卷积层、第二卷积层均进行卷积操作后依次进行ReLU激活、归一化LRN和Pooling池化操作,第三卷积层和第四卷积层均进行卷积操作后再进行ReLU激活,第五卷积层进行卷积操作后再依次进行了ReLU激活和pooling池化操作,第六全连接层和第七全连接层均进行了Dropout操作,第八全连接层依次进行了Accuracy和Softmax-loss操作。
5.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的印花织物图像检索方法,其特征在于,所述步骤1.4中计算训练集图像的均值的计算公式为:
式中,m表示图像像素个数,x(i)为第i个元素的像素值,E(x(k))即为图像的均值。
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