吉林大学学报(信息科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (3): 521-529.

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蓝印花布纹样标准数据集的构建

于 翔1,2, 张 莉1, 沈 美2   

  1. 1. 苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215000; 2. 南通科技职业学院 信息与智能工程学院, 江苏 南通 226007
  • 收稿日期:2022-03-21 出版日期:2023-06-08 发布日期:2023-06-14
  • 作者简介:于翔(1975— ), 男, 江苏南通人, 南通科技职业学院副教授, 主要从事深度学习、 图像分类与识别研究, ( Tel) 86-13275298562(E-mail)605026276@ qq. com; 张莉(1974— ), 女, 江苏苏州人, 苏州大学教授, 博士生导师, 主要从事机器学习、 模式识别和图像处理研究,(Tel)86-15295659028(E-mail)zhangliml@ suda. edu. cn。
  • 基金资助:
    江苏省南通市科技计划基金资助项目(JC2022059); 江苏省高校哲学社会科学研究基金资助项目 ( 2020SJA1678); 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划基金资助项目(19101830233); 江苏省高等学校高级访问学者研修计划基金资助项目( 202012684013Y)

Construction of the Standard Datasets of Blue Calico Patterns

YU Xiang1,2, ZHANG Li1, SHEN Mei2   

  1. 1. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Soochow 215000, China; 2. School of Information and Intelligent Engineering, Nantong College of Science and Technology, Nantong 226007, China
  • Received:2022-03-21 Online:2023-06-08 Published:2023-06-14

摘要: 针对在以数字化的方式传承和保护蓝印花布的技术中由于缺乏具有原始手工特征的蓝色印花图案数据集, 极大地限制了深度学习技术在蓝印花布纹样识别领域的应用问题, 构建了一个大规模蓝印花布纹样数据集。 该数据集包含 50 216 张蓝印花布纹样, 从动物、 植物、 中国神话传说及复合四大题材的角度将数据分为85 个子类。 该数据集的创建不仅涉及到蓝印花布的数字化建设, 如蓝印花布纹样检索及相关纹样命名, 还能使相关研究人员设计和验证机器学习算法。 在所构建的数据集基础上, 提供了 4 个典型深度学习网络的实验结果, 以此作为其性能基准。

关键词: 非物质文化遗产; , 蓝印花布纹样; , 图像识别; , 标准数据集; , 深度学习

Abstract: To inherit and protect the traditional blue calico patterns, it is necessary and challenging to protect blue calico in a digital manner. Due to the lack of blue calico pattern datasets with original manual characteristics, which limits the application of powerful deep learning technology on pattern recognition field like the recognition of Blue Calico patters, therefore a large-scale dataset called Blue-Calico pattern dataset is provided, which is the first publicly available benchmark for blue calico pattern recognition. This dataset contains about 50 216 blue calico patterns, covering 85 pattern classes, such as animals, plants, myths and legends. The construction of this dataset will concern the digital construction of blue calico, such as calico image retrieval and caption, and enable researchers to design and validate data-driven algorithms. On the basis of the new dataset, the experimental results of four state-of-the-art networks are provided as a baseline for future work.

Key words: intangible cultural heritage; , blue calico; , image recognition; , benchmark dataset; , deep learning

中图分类号: 

  • TP313