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基于数据挖掘的女装廓形流行趋势智能分析预测系统研究

摘要第4-9页
ABSTRACT第9-12页
1 绪论第16-26页
    1.1 研究背景与意义第16-18页
        1.1.1 我国纺织服装行业自主创新能力升级第16页
        1.1.2 科学预测服装流行趋势的新需求第16-17页
        1.1.3 大数据时代下针对海量数据的数据挖掘技术第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-23页
        1.2.1 服装廓形研究第18-19页
        1.2.2 服装流行趋势预测第19-20页
        1.2.3 图像识别技术在服装中的应用第20-22页
        1.2.4 数据挖掘与趋势预测第22-23页
    1.3 论文的主要内容第23页
    1.4 论文的创新点分析第23-25页
        1.4.1 实现女装廓形及相关尺寸的智能提取第24页
        1.4.2 提出女装廓形数字化分类标准第24页
        1.4.3 实现女装廓形的智能识别第24页
        1.4.4 构建女装廓形智能趋势预测系统第24-25页
    1.5 论文的研究方法与技术路线第25-26页
2 基于模型分割的女装服装廓形基础尺寸数据库第26-45页
    2.1 基于模型的静态图像人体检测与分割第26-33页
        2.1.1 人脸检测第27-28页
        2.1.2 人体检测第28-30页
        2.1.3 皮肤检测第30-31页
        2.1.4 人体分割第31-33页
    2.2 构建女装廓形基础尺寸数据库第33-41页
        2.2.1 构建原始图像数据库第33-35页
        2.2.2 构建着装人体图像数据库第35页
        2.2.3 构建女装廓形基础尺寸数据库第35-41页
    2.3 女装廓形基础尺寸数据库结构流程第41-44页
        2.3.1 女装廓形基础尺寸数据库结构第41-42页
        2.3.2 女装廓形基础尺寸数据库搭建整体流程第42-44页
    2.4 本章小结第44-45页
3 女装廓形分类与数字化女装廓形系统构建第45-67页
    3.1 服装廓形分类第45-46页
    3.2 影响服装廓形变化的因素第46-51页
        3.2.1 影响服装廓形变化的外部因素第46-49页
        3.2.2 影响服装廓形变化的内部因素第49-51页
    3.3 女装廓形智能识别系统实现第51-65页
        3.3.1 女装廓形判断的角度计算第51-55页
        3.3.2 基于廓形角度的6类女装廓形组合第55-63页
        3.3.3 女装廓形智能识别及应用第63-65页
    3.4 本章小结第65-67页
4 女装廓形流行趋势预测第67-86页
    4.1 服装流行趋势与趋势预测第67-70页
        4.1.1 流行趋势预测概述第67-68页
        4.1.2 流行趋势的发布第68页
        4.1.3 流行趋势的影响因素第68-69页
        4.1.4 流行趋势预测流程第69-70页
    4.2 基于BP神经网络的时序数据挖掘第70-77页
        4.2.1 数据挖掘技术第70-73页
        4.2.2 时间序列数据挖掘第73-74页
        4.2.3 BP神经网络模型第74-77页
    4.3 女装廓形流行趋势预测第77-83页
        4.3.1 女装廓形趋势预测数据来源第77页
        4.3.2 数据挖掘框架下的BP神经网络训练第77-78页
        4.3.3 确定趋势预测模型第78页
        4.3.4 女装廓形智能预测分析第78-83页
    4.4 女装预测数据解释与表达第83-84页
    4.5 本章小结第84-86页
5 结论与展望第86-89页
    5.1 结论第86-87页
        5.1.1 搭建了女装廓形基础尺寸数据库第86页
        5.1.2 提出了女装廓形数字化分类标准第86-87页
        5.1.3 实现了女装廓形的智能识别第87页
        5.1.4 构建了基于数据挖掘的女装廓形趋势预测系统第87页
    5.2 展望第87-89页
参考文献第89-98页
附录第98-118页
    附录一 女装廓形智能识别APP第98-100页
    附录二 女装廓形智能分类及识别功能代码第100-109页
    附录三 基于BP神经网络模型的女装趋势分析与预测第109-118页
攻读博士学位期间论文著作发表情况第118-119页
致谢第119页

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