【摘 要】
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当前在服装工业生产中,裁剪与缝纫等工序已经达到一定程度的自动化,而服装制版由于高度依赖设计师和制版师的经验,其智能化研究还处于起步阶段。服装样板图的自动分类是实现服装制版智能化的重要技术。服装样板图是产品排料、裁剪和缝制的工程图纸,其复杂度体现在:（1）图元种类多,包含点、线段、圆、弧、样条等;（2）图元组织形式复杂,采用多层次的层级结构,图元相互耦合;（3）服装部件（例如衣领、口袋等）在样板图中
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当前在服装工业生产中,裁剪与缝纫等工序已经达到一定程度的自动化,而服装制版由于高度依赖设计师和制版师的经验,其智能化研究还处于起步阶段。服装样板图的自动分类是实现服装制版智能化的重要技术。服装样板图是产品排料、裁剪和缝制的工程图纸,其复杂度体现在:（1）图元种类多,包含点、线段、圆、弧、样条等;（2）图元组织形式复杂,采用多层次的层级结构,图元相互耦合;（3）服装部件（例如衣领、口袋等）在样板图中的放置是可以随意的;（4）样板图中使用的图元表达形式（如线条宽度、颜色等）没有统一标准。服装样板图是一种基于图元来表达语义的图形,它与基于像素来表达语义的图像有着本质的不同,因此,用于图像分类的神经网络不太适合处理服装样板图这类数据。为了解决这个问题,本文提出了使用图卷积神经网络的服装样板图分类方法。本文首先提出了将服装样板图转化为图数据（Graph）的两种方法,分别是基于质心与曲线方程的建模法和基于非均匀有理B样条控制点的建模法;进而提出了一种能处理这两类图数据的图卷积神经网络GPC-GCN（Garment Pattern Classification Graph Convolutional Network）。在自相似分形数据集（13500个样本）和实际服装样板图数据集（约16.1万个样本）上,对本文提出的图卷积神经网络GPC-GCN进行了实验,结果表明:（1）本文所提出的图数据建模法不但能够保持服装样板图中每个部件的形状信息,还解决了服装部件随意放置的问题;（2）与既有的基于图像的卷积神经网络和图神经网络相比较,所提出的图数据建模法和图神经网络GPC-GCN对服装样板图的分类具有更佳的性能。
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