资料介绍
为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提岀一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息。首先利用材质合成方法构造θ64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的ⅴGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过 Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射。利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%。
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