李昊 章義來(lái) 李超 聶宇



摘要:考慮到陶瓷個(gè)性化定制,團(tuán)隊(duì)前期針對(duì)數(shù)字陶瓷裝飾設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一種基于蕨類分形理論的圖案生成算法,可低成本生成符合裝飾風(fēng)格的素材。為使生成圖像更自然,需設(shè)計(jì)一種由用戶鼠標(biāo)繪制軌跡和隨機(jī)數(shù)組成的抑制參數(shù)來(lái)阻止分形算法生成部分分支節(jié)點(diǎn),但隨機(jī)數(shù)在不同軌跡參數(shù)下有幾率生成錯(cuò)誤圖像,提出使用Densenet、Shufflenet和Resnet網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)尋得最佳的軌跡參數(shù)區(qū)間,意在提高圖片生成準(zhǔn)確率。ShuffleNet、DenseNet模型在驗(yàn)證集準(zhǔn)確率、精確率、召回率等方面表現(xiàn)出優(yōu)異性能。因此,推薦ShuffleNet、DenseNet模型充當(dāng)驗(yàn)證器驗(yàn)證隨機(jī)數(shù)域值,ShuffleNet模型輕量型的優(yōu)勢(shì)方便布置。
關(guān)鍵詞:陶瓷裝飾圖案;圖像分類;稠密連接網(wǎng)絡(luò);殘差網(wǎng)絡(luò);Shufflenet網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號(hào):TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2024)04-0001-07