基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类研究

秦绣作品具有极强的地域特征和文化风格,其表现出的独特的艺术色彩相比于其他绣种更加强烈与鲜明.但是秦绣纹样的分类仍然依赖人工,这不利于秦绣文化的研究.针对这一问题,本文提出了一种基于GoogLeNet的秦绣纹样的识别与分类算法.首先,采用展览收集和走访个人收藏家收集到的大量秦绣作品照片进行处理所得到的数据集作为研究对象,基于神经网络算法对秦绣纹样的识别与分类进行研究.其次,选取GoogLeNet作为分类网络,提取丰富的秦绣图像特征信息,用于秦绣纹样分类.通过对神经网络的多次训练,降低了秦绣纹样分辨错误率.最后,构建了便捷的秦绣纹样分类系统,可以根据用户上传的图片实时输出识别出的秦绣纹样种类.本研究简化了秦绣纹样分类流程,对秦绣纹样的学术研究与秦绣文化的社会推广有着重要意义.