基于卷积神经网络的汉服关键尺寸自动测量

摘要

在样本数据稀缺的情况下,为快速准确地获取古代汉服的关键尺寸数据,提出一种基于卷积神经网络的汉服尺寸测量方案.首先搭建1个二阶段卷积神经网络模型GlobalNet-RefineNet进行关键点检测,通过2次迁移学习和反复迭代训练提高关键点识别准确率;再利用算法得到坐标点的像素距离,结合博物馆或发掘报告中给出的汉服平铺图和至少1个真实测量尺寸,通过比例映射得到全衣的尺寸数据.以汉服上衣为例进行实验验证,结果表明:经过2次迁移学习,卷积神经网络模型的收敛程度高,训练效果好,通过该方案测得的汉服上衣尺寸相对误差在0.59％～4.17％之间;该方案为传统服饰的复原研究和文物尺寸测量工作提供了新思路.