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摘要:为快速、批量化检测服饰品的视觉兴趣度,依据人眼视觉注意模型,利用自底向上的视觉显著性检测方法描述服饰图像的视觉显著性.提取服饰图像的亮度、色彩、纹理方向3个底层特征,利用多尺度的分解方法构建出图像的多特征通道;采用归一化合并的方式对特征显著图进行滤波;对形成的3类特征图进行融合,根据显著程度绘制视觉热点图及亮度图,从而划分图像的视觉显著区域,并进一步提出了视觉覆盖率和分散度2个指标,用以对服饰图像的视觉显著性差异进行量化和评价.对常见色块、不同纹理织物、服装及配饰图视觉显著度进行实验检测,结果表明,本文方法可有效地描绘出图像视觉显著区域,快速、客观地评定出服饰图像的视觉显著度....
[期刊论文] 孙菲菲 李俊 韩嘉坤
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北大核心 CSTPCD CSCD CA CBST
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摘要:基于心理感知评分和物理性能的测试数据研究织物性能和舒适感觉之间的关系,得出服装舒适性感觉因子和织物物理性能之间的线性回归方程.同时分析心理感知的评价数据以及感觉因子与物理性能的关联,建立了基于织物物理性能归纳服装整体感觉舒适的预测模式以及数理统计关系式.对从织物热湿性能和力学性能预测单项舒适主观感觉,再预测综合舒适感的模式,结合实验对象进行初步阐释与验证....
[期刊论文] 李俊 韩嘉坤 孙菲菲
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北大核心 CSTPCD CSCD CA CBST
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摘要:在N·R·S·Hollies的心理量表技术基础上,发展了一种新的心理量表技术应用于着装实验来评价服装的穿着舒适感觉.通过因子分析从复杂的心理感知反应中提炼出3个独立感觉因子(热湿舒适因子、接触舒适因子、压力舒适因子),并就感觉因子与整体舒适感觉之间的关系进行了分析,同时用线性统计和BP神经网络等方法分别建立了服装整体舒适感觉的预测模型.结果表明:热湿舒适因子、接触舒适因子、压力舒适因子对感觉舒适性的贡献率分别为33.695%、29.114%、17.011%,它们包含了10项感觉描述语;BP神经网络的预测精度高于线性统计模型....
摘要:先秦时代距今超过了两千年,这一阶段我国从原始社会逐渐过渡到奴隶社会.医药作为中华文化的重要组成部分,在这一阶段已初具雏形并流传至今且不断发展.本文按照时间顺序对先秦医学的发展进行简单探讨.并将其分为奴隶社会初期、中期和晚期三个时期,其主要特征表现为巫医不分、医学的发展独立和分科、医学制度的形成.本文从历代文献出发,结合考古实例进行分析,探究医学发展早期源流,以作为中医学历史的简单填充....
[专利] 发明专利 CN201811127807.6
东华大学 中南民族大学 浙江理工大学 2019-02-19
摘要:本发明涉及一种基于感性需求的个人服装管理与个性化搭配推荐智能系统,其特征在于,包括:注册与登录模块;个人服装管理模块;预先建立的专家搭配规则库;个性化推荐模块。本发明提供的系统可以帮助用户判断是否需要进行其他更适合服装的购买行为,并可根据用户偏好的服装风格以及用户个人信息数据库进行适合用户购买能力的相关推荐。系统适合于当下工作繁忙无暇亲自挑选购买服装或是对服装搭配不精通的群体,不仅可以提高用户服装管理效率,避免出现用户紧急时刻找不到合适服装搭配或者不记得时间较长的购买行为导致重复购买相似服装的现象,方便用户自身形象管理,可大大提高用户生活品质。
[期刊论文] 孙菲菲 徐平华 丁雪梅
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CSTPCD 北大核心
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摘要:个人的着装风格与身份形象紧密相连,暗示着阶层、职业和社会地位.对服装风格的主、客观评价方法进行了回顾和分析.对比人工分析,计算机视觉技术是大规模自动化分析服装视觉元素的最佳途径.重点针对服装外观表征问题,从底层特征和中层语义两方面进行研究,并探讨了服装外观表征以及服装风格判定研究中存在的问题和未来服装风格客观评价研究的方向.指出,客观、快速、定量、稳定的服装风格评价是未来服装风格研究的方向....
[硕士论文] 孙菲菲
科学技术史 东华大学 2018(学位年度)
摘要:本文总结了家庭滚筒洗涤条件下机织物的起皱机理、表征指标及其影响因素,分析在温度、湿度和机械力作用下织物起皱的原因.同时指出未来应系统地研究家庭滚筒洗衣机各项洗涤条件对织物外观平整度的影响,并寻求提高平整度的最佳洗涤条件,为洗衣机的发展及日常护理提供指导.
摘要:介绍了我国生态纺织品的发展现状,指明了我国生态纺织品发展与发达国家存在的差距,分析原因并对我国进一步发展生态纺织品提出了建议....
[硕士论文] 孙菲菲
服装设计与工程 东华大学 2005(学位年度)
摘要:本文对服装感觉舒适性相关的心理感知过程进行研究与分析,利用多种方法,对这一感知过程——从织物热湿性能和力学性能到单项感觉再到综合舒适感——建立预测模型。 首先本文开发了一个多重态度标尺和穿着实验系统,并应用该技术成功地进行了模拟穿着实验。同时设计了一系列客观实验对织物的物理性能进行了测试。 其次根据穿着实验数据,通过信度分析方法对本文开发的态度标尺进行了信度检验,通过Friedman检验方法对标尺的灵敏度进行检验。在此基础上通过Kendall协同系数检验方法对主观实验数据的有效性进行了进一步检验,以保证预测模型建立数据的有效性。 再次通过聚类分析、因子分析理解心理感知之间的关系,从复杂的心理感知之中提炼出三个独立感觉因子:热湿因子、接触因子和压力因子,并进一步分析感觉因子与整体感觉舒适之间关系,用线性统计和BP神经网络两种方法分别建立了预测模型。对于这两个预测模型,研究发现实验测得数据与模型预测数据之间都有很高的相关性。 最后通过验证实验获得的实验数据对本文建立的感觉舒适预测模型进行了验证。发现线性统计模型和神经网络模型的预测的效果都很好,相比之下,神经网络预测模型的预测效果更为显著。
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