服装图案识别与模糊控制理论的研究进展

### 服装图案识别与模糊控制理论的研究进展 #### 服装图案识别研究 在为视力障碍人群提供辅助技术（AT）应用方面，虽然已经有了多种相关应用，但在美学方面仍存在模糊性。为了增强视力障碍者的自信，并减少他们在购物或日常生活中对助手的依赖，需要更详细和富有表现力的设计。 研究人员使用MATLAB和Weka进行了大量关于服装图案识别的实验，将不同的特征提取方法与各种分类器相结合。特征提取对提高识别准确性有显著作用，能够微调识别结果。 实验在CCNY数据集上进行，使用HOG特征提取和SMO分类器处理RGB尺度图图像时，在70%的训练数据下取得了91.86%的最高识别率。在使用MATLAB时，BoVW与SVM结合在RGB图像上达到了最高准确率，并且BoVW在所有组合中表现始终优于其他特征提取技术。 从操作速度来看，多层感知器在训练过程中耗时最长，而SMO在分类时耗时最短，无需特殊训练，因此被认为是最快的分类器。在MATLAB中，离散小波进行特征训练耗时最长，而HOG最快。综合考虑，HOG和SMO是解决特定服装图案识别问题的最佳特征提取 - 分类器组合。 以下是不同特征提取方法和分类器的性能对比表格： |特征提取方法|分类器|训练数据比例|准确率|训练耗时|分类耗时| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |HOG|SMO|70%|91.86%|短|短| |BoVW|SVM| - | - | - | - | |离散小波| - | - | - |长| - | |多层感知器| - | - | - |长| - | 未来在图案检测方面的工作将包括复杂的特征提取技术组合和集成分类器，以及对检测到的图案进行更详细的描述，例如判断条纹是水平还是垂直，格子大小是大还是小。此外，识别更多颜色并考虑其对用户特征（如肤色和性别）的影响，将使视力障碍者能够获得更连贯的反馈。 #### 模糊控制理论研究 控制理论在各个领域都有着重要的应用，传统的控制理论基于二值逻辑，而模糊控制理论则为解决复杂问题提供了新的思路。 ##### 模糊集与模糊逻辑的起源 模糊集（FS）理论和基于它的模糊逻辑（FL）由Zadeh大约50年前提出。尽管最初受到了一些批评，但它们使科学家能够在不精确和模糊的条件下进行建模。模糊逻辑如今在人类活动的几乎所有领域都有重要应用，成为概率论的补充和支持，因为概率论仅适用于处理由随机性引起的不确定性情况。 传统的二值逻辑支持者认为，二值逻辑在科学、计算机运行和解释现实世界现象方面都很有效，因此没有必要引入模糊逻辑这种在[0, 1]区间内取值的无限值逻辑。然而，模糊逻辑的目的正是为了平滑边界情况。 例如，对于“高个子的人”这个模糊集T，身高低于1.50米的人在T中的隶属度为0，而身高高于1.50米的人的隶属度会持续增加，身高等于或高于1.80米的人隶属度达到最大值1。这表明对概念（如“高”）的感知因人而异，模糊集的隶属函数定义不是唯一的，取决于观察者的个人标准，但必须符合普通逻辑。相比之下，二值逻辑会定义一个明确的界限，如1.80米，高于此高度的人被认为是高个子，低于此高度的人则被认为是矮个子。 Zadeh意识到模糊集与自然语言中的形容词和副词相关联，一个语法句子可能包含多个形容词和/或副词，从而关联多个模糊集。一组相互关联的模糊