Resumen

Para hacer frente al problema de que el método tradicional de análisis de artesanía de vestuario escénico no puede corregir los resultados del agrupamiento de grandes datos, lo que conduce a desviaciones en la extracción de características de la artesanía de vestuario, este documento propone un método de modelado artístico de vestuario basado en algoritmos de agrupamiento de grandes datos. El método propuesto proporciona una base de datos para el agrupamiento de grandes datos mediante la construcción del conjunto de atributos del conjunto de entrenamiento de secuencia de características de grandes datos y, al mismo tiempo, construyendo un modelo de programación cónica de segundo orden para corregir los grandes datos. Con el objetivo de abordar el problema de que los métodos tradicionales de análisis de arte de vestuario escénico no pueden corregir los resultados de agrupamiento de grandes datos. Sobre esta base, los elementos de vestuario del escenario de ópera se segmentan, inicializan y se transforman en una función binaria. Finalmente, utilizando la red neuronal convolucional, combinando los resultados de segmentación de elementos

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Método propuesto; Algoritmo de agrupación de big data; Características del vestuario artístico; Modelo de programación cónica de segundo orden; Red neuronal convolucional; Modelo de extracción de características.
• Keywords:Proposed method; Big data clustering algorithm; Costume artistry features; Second-order cone programming model; Convolutional neural network; Feature extraction model