基于大数据聚类的化妆品包装符号元素特征提取

发布时间：2022-02-21 14:47

　　研究了基于大数据聚类的化妆品包装符号元素特征提取方法。初始化处理水平集函数,获取化妆品包装符号元素图像的局部标准差图像,根据余弦相似性确定局部标准差图像像素点在轮廓曲线上的演化方向,水平集演化改进SPF函数,完成符号元素分割;计算大数据的离散样本频谱特征,由置信度获取数据聚类中心的粒子最优解的向量矩阵,完成数据聚类;结合卷积神经网络和AutoEncoder,通过卷积、过滤以及池化操作,在输出层存在的节点中获取最大激活值,实现化妆品包装符号元素特征的提取。实验结果表明,所提方法的特征提取时间较短、特征辨识力有所提高且提取准确率较高。 

【文章来源】：日用化学工业. 2020,50(01)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 实验部分
    1.1 化妆品包装符号元素分割方法
    1.2 符号元素特征提取
        1.2.1 卷积层
        1.2.2 过滤层
        1.2.3 池化及特征输出
2 结果与讨论
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于线性判别分析的Choquet积分的符号模糊测度提取[J]. 王灯桂,杨蓉.  计算机科学. 2019(02)
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[3]化妆品塑料包装中邻苯二甲酸酯含量的测定[J]. 孙春峰,秦芳.  塑料工业. 2018(01)
[4]低对比度图像特征点提取与匹配[J]. 王陈光,王晋疆,赵显庭.  半导体光电. 2017(06)
[5]基于图像不变特征深度学习的交通标志分类[J]. 谢锦,蔡自兴,邓海涛,盛艳.  计算机辅助设计与图形学学报. 2017(04)
[6]基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别方法[J]. 伍云霞,田一民.  煤炭学报. 2016(12)
[7]基于灰度矩的脉搏图像亚像素特征点提取研究[J]. 张爱华,杨莉苹,林冬梅.  计算机工程与应用. 2017(08)
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本文编号：3637476