为解决传统图像检索算法对图像特征复杂度要求高以及深度学习中数据集单一的问题,提出了一种基于混合数据增强的布匹推荐系统,提高布匹花纹的识别准确率。首先使用传统图像增强方式和生成式对抗网络实现对原始数据的图像增强,然后构建卷积神经网络分类模型实现对布匹花纹的分类。实验结果表明,匹配模型可以对6044种花纹正确分类并且测试花纹的匹配置信度在90%以上,相比原始数据集训练得到的匹配模型在置信度上有较大的提高。
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