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基于卷积神经网络的织物美感分类与情感标注研究的开题报告
一、研究背景
色彩、图案和手感的美感是影响人们购买和喜好织物的重要因素，而当前对于织物美感的研究主要基于人工评价。然而，人工评价存在评价标准主观、评价过程复杂、时间和成本高的问题。因此，使用计算机视觉技术实现织物美感的自动化分类和情感标注，具有很大的研究价值和广泛的应用前景。
二、研究目的
本研究旨在基于卷积神经网络（CNN）的方法，构建一个自动化分类和情感标注系统，将织物进行美感分类和情感标注，实现对织物自动评价的目的。
三、研究内容和方法
1.数据集构建
本研究将采用多个品牌的织物作为对象进行分析，利用数码相机进行拍摄，并将所拍摄的图片人工进行标注，得到一定规模的数据集。
2.织物美感特征提取
通过调研和分析，结合卷积神经网络的特点，提取织物方面的颜色、纹理、花型、手感等多个方面的特征。构建卷积神经网络模型，并进行训练，得出卷积核和阈值。
3.织物美感分类和情感标注
使用已经训练好的卷积神经网络模型，使用不同类型的织物进行测试，对照测试结果，根据卷积网络的输出结果，通过专家的意见进行标注，实现织物的自动化分类和情感标注。
四、论文创新和意义
1.数据集的构建：本研究将多个品牌、多种类型的织物进行了数据集的构建，丰富了数据维度，保证了实验的切实可行性和准确性。
2.织物美感特征提取：为保证卷积神经网络的分类和情感标注的有效性和准确性，本研究将颜色、纹理、花型、手感等多个方面的特征进行了提取，丰富了标注的信息量。
3.自动化分类和情感标注：本研究的成果将实现织物自动化分类和情感标注，为织物美感评价领域提供了全新的视角和思路，具有实际参考价值。
五、论文进度安排
1.数据集构建（已完成）
2.织物美感特征提取（计划完成时间：2022年6月）
3.织物美感分类和情感标注（计划完成时间：2023年3月）
4.论文撰写（计划完成时间：2023年6月）
六、预期成果
本研究将得出一个基于卷积神经网络的织物美感分类和情感标注系统，并将通过专家打分的方式，验证系统的准确性和可靠性。同时，本研究成果具有广阔的应用前景，在织物流通、设计、生产等多个领域具有较高的实际应用价值。