典型文献
K-means聚类算法在鞋身色彩搭配方面的应用研究
文献摘要：
颜色是消费者选择时尚产品时最重要的因素之一,对鞋类图片中鞋体的颜色搭配的提取和色彩比例的计算是流行趋势分析的重要一环.使用K-means聚类算法对鞋的颜色进行聚类,并详细对比了采样、样本加权、均值排序三种预处理方法进行加速处理后的K-means算法在不同K取值下的性能.最后利用该算法在Lab色彩空间中对鞋身图片进行配色方案聚类提取.结果表明改进后的K-means算法比朴素版K-means算法快9～14倍,且能准确识别鞋身的主要基础色与每种基础色的比例.
文献关键词：
计算机视觉;聚类;鞋类流行元素提取;色彩量化
中图分类号：
作者姓名：
曾杰;周晋;陈雨
作者机构：
四川大学电子信息学院智能控制研究所,四川成都610065;四川大学制革清洁技术国家工程实验室,四川成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]曾杰;周晋;陈雨-.K-means聚类算法在鞋身色彩搭配方面的应用研究)[J].西部皮革,2022(12):28-30
A类：
鞋类流行元素提取
B类：
means,聚类算法,色彩搭配,消费者选择,择时,时尚产品,算是,流行趋势,样本加权,预处理方法,Lab,色彩空间,配色,朴素,准确识别,计算机视觉,色彩量化
AB值：
0.375601
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