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[1]王静静,陈敏之.基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建[J].现代纺织技术,2020,28(6):55-61.
 WANG Jingjing,CHEN Minzhi.Establishment of Recognition Model for Young Females BreastShapes Based on LSTM Neural Network[J].Advanced Textile Technology,2020,28(6):55-61.
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基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建()
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《现代纺织技术》[ISSN:1009-265X/CN:33-1249/TS]

卷:
28
期数:
2020年6期
页码:
55-61
栏目:
出版日期:
2020-11-10

文章信息/Info

Title:
Establishment of Recognition Model for Young Females BreastShapes Based on LSTM Neural Network
文章编号:
1009-265X(2020)06-0055-07
作者:
王静静陈敏之
浙江理工大学,a.服装学院;b.国际教育学院,杭州310018
Author(s):
WANG Jingjing CHEN Minzhi
a.School of Fashion Design & Engineering; b.School of International Education,Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
胸部体型三维测量聚类分析长短记忆神经网络识别模型
分类号:
TS941.2
文献标志码:
A
摘要:
为提高青年女性胸部体型分类的准确率,从而为个性化女装的结构设计提供依据,以满足服装个性化发展要求,构建了一种基于长短记忆神经网络(LSTM)的青年女性胸部体型识别模型。运用三维测量技术获取230名女青年人体数据,采用聚类分析提取了5项反映胸部形态的典型指标,根据典型指标将胸部体型细分为3类;在此基础上构建了基于LSTM组合全连接层的胸部体型识别模型,将5项典型指标作为特征参数输入,采用小批量亚当优化算法训练模型避免陷入局部最优,使用dropout降低过拟合,输出结果运用Softmax回归分类器实现胸部体型分类。结果表明,该模型能有效对胸部体型进行识别分类,分类准确率为94.6%,与传统的BP网络和PNN网络对比,该模型的拟合效果和预测精度更高。

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2019-09-09
网络出版日期:2019-11-26
基金项目:浙江省自然科学基金项目一般项目(LY17E060007)
作者简介:王静静(1993-),女,河南南阳人,硕士研究生,主要从事服装技术与理论方面的研究
通信作者:陈敏之,E-mail:cmz_m@163.com
更新日期/Last Update: 2020-11-13