基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建.pdf

基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建 本文介绍了一种基于长短记忆神经网络（LSTM）的青年女性胸部识别模型构建方法。该模型使用三维测量技术获取女青年人体数据，并采用聚类分析提取了五项反映胸部形态的典型指标。在此基础上，构建了基于LSTM组合全连接层的胸部体型识别模型，使用小批量亚当优化算法训练模型，避免陷入局部最优，并使用Dropout降低过拟合。实验结果表明，该模型能有效对胸部体型进行识别分类，分类准确率为94.6%。 1. 长短记忆神经网络（LSTM） 长短记忆神经网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系。LSTM网络由记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门四部分组成。记忆细胞用于存储长期信息，输入门用于控制新的信息进入记忆细胞，输出门用于控制记忆细胞的输出，遗忘门用于控制记忆细胞中的信息删除。 2. 三维测量技术 三维测量技术是一种非接触式测量方法，能够获取人体的三维信息。本文使用三维测量技术获取了230名女青年的体数据，并将其用于构建胸部体型识别模型。 3. 聚类分析 聚类分析是一种无监督学习算法，能够将相似对象归纳为同一类别。本文使用聚类分析提取了五项反映胸部形态的典型指标，包括胸围、肩宽、胸部高度、胸部深度和胸部宽度等。 4. 模型构建 基于LSTM组合全连接层的胸部体型识别模型将五项典型指标作为特征参数输入，并使用小批量亚当优化算法训练模型。模型输出结果使用Softmax回归分类器实现胸部体型分类。 5. 实验结果 实验结果表明，该模型能有效对胸部体型进行识别分类，分类准确率为94.6%。与传统的BP网络和PNN网络对比，该模型的拟合效果和预测精度更高。 6. 应用前景 基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建方法能够为个性化女装的结构设计提供依据，并满足服装个性化发展要求。该模型也能够应用于人体测量、医疗健康、人机交互等领域。 7. 结论 本文提出了一种基于LSTM神经网络的青年女性胸部识别模型构建方法，该模型能够有效对胸部体型进行识别分类，并且具有较高的分类准确率。该模型的应用前景广泛，能够为个性化女装的结构设计提供依据，并满足服装个性化发展要求。