基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建

王静静; 陈敏之

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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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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.

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来源
《现代纺织技术》 |2020年第6期|55-61|共7页
作者
王静静; 陈敏之;
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作者单位

浙江理工大学服装学院杭州 310018;

浙江理工大学国际教育学院杭州 310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计、计算、图解;
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;

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