TY - A2的陈Miaochao盟——乔Sujuan PY - 2021 DA - 2021/11/19 TI -伽柏图像识别技术应用在智能服装设计SP - 1097046六世- 2021 AB -针对复杂图像识别特征提取问题,本文提出了一种基于并行智能服装设计模型伽柏图像特征提取算法。基于智能并行模式,算法的计算过程分解和合并图像伽柏变换,分解整个伽柏图像特征提取的计算过程并行部分和非平行部分,并加速通过使用多核并行的部分。然后综合计算结果实现的目的多核并行加速整个计算过程。其次,考虑的基础上提高智能服装设计系统的实时性能,结合现有多核环境,本文使用智能模型设计和实现图像并行伽柏特征提取算法,利用图像处理和分析技术来分析传统服装的视觉元素和识别和量化评价体系形成一个相对完整的服装视觉元素,它提供了一个基础的大规模收集和自动评价服装视觉效果,以及服装趋势跟踪和预测。实验表明,该算法可以有效地缩短计算时间的伽柏图像特征提取和多核环境中可以获得良好的加速。同时,结合多尺度智能服装分类算法,在VS2008中平台的基础上,结合OpenCV 2.0,设计并实现了一个智能服装设计系统,并进行了实验测试和系统测试。实验结果表明,本文给出的算法能够准确地从背景中织物瑕疵,这证明了检测算法具有良好的检测效果。仿真结果表明,本文提出的算法可以更准确地确定衣服的状态特性,实时性能的智能服装设计在多核环境中已经在一定程度上改善。SN - 1687 - 9120 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1097046 - 10.1155 / 2021/1097046摩根富林明数学物理的进步PB - Hindawi KW - ER