MATLAB民族服装识别

MATLAB民族服装识别

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2401_86418678/article/details/140783373

民族服装识别是一个复杂的任务，需要充分的数据和合适的算法才能取得较好的效果。MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助实现该任务。本文将详细介绍如何使用MATLAB进行民族服装识别，包括数据收集、图像预处理、特征提取、特征选择和降维、模型训练、模型测试和评估以及预测和识别。

一、简介

MATLAB是一种高级的计算机编程语言和环境，主要用于科学计算和数据分析。它在图像处理和机器学习领域也有广泛的应用。

如果要使用MATLAB进行民族服装识别的话，可以采用图像处理和机器学习的方法。具体步骤如下：

1. 数据收集：收集包含不同民族服装的图片数据集。
2. 图像预处理：对收集到的图片进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
3. 特征提取：使用MATLAB的图像处理工具箱提取图像的特征，比如颜色特征、纹理特征等。
4. 特征选择和降维：使用MATLAB的特征选择和降维工具对提取到的特征进行选择和降维，以减少特征的维度和冗余。
5. 训练模型：使用MATLAB的机器学习工具箱选择合适的分类器，并使用提取到的特征训练模型。
6. 模型测试和评估：使用测试集对训练好的模型进行测试，并评估分类器的性能。
7. 预测和识别：使用训练好的模型对新的民族服装图像进行预测和识别。

需要注意的是，民族服装识别是一个复杂的任务，需要充分的数据和合适的算法才能取得较好的效果。MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助实现该任务。

二、部分源码

clear;clc;

%% 加载数据
allImages = imageDatastore('jaffe', ...
'IncludeSubfolders' ,true, ...
'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储
% imageDatastore函数会根据文件夹名称自动标记图像

% 划分训练集(80%)和测试集(20%)
[imgsTrain,imgsTest] = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');% 显示训练集和测试集的数量
disp(['Number of training images: ',num2str(numel(imgsTrain.Files))]);
disp(['Number of validation images: ',num2str(numel(imgsTest.Files))]);

% 构建CNN
layers = [ ...
imageInputLayer([256 256 3]) % 图像输入层，输入维度为256*256*3
maxPooling2dLayer([3 3],'Stride',2) % 池化核大小、步长
convolution2dLayer([5 5],16)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer([3 3],'Stride',2)
convolution2dLayer([5 5],16)
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer([3 3],'Stride',2)
convolution2dLayer([3 3],32)
batchNormalizationLayer
reluLayer
softmaxLayer
classificationLayer]; % 分类层

options = trainingOptions('sgdm', ...% 使用sgdm优化器
'ExecutionEnvironment','auto', ...% 自动选择运行环境，无GPU自动选CPU，有GPU自动选GPU
'MaxEpochs',25,...% 批量
'MiniBatchSize',20, ... % 每批的数据量
'GradientThreshold',1, ...% 梯度阈值

%% 开始训练
CNNnet = trainNetwork(imgsTrain,layers,options);
save CNNnet CNNnet;

%% 测试集
y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试

三、运行结果