文档介绍：包 装 工 程 第 42 卷 第 14 期
40 PACKAGING ENGINEERING 2021 s constructed using the classifier chain algorithm, and, based on confusion matrix and condi-
tional entropy, the label order of product image is determined. A comparative experiment is designed to verify that the
algorithm has advantages in product image recognition. The experimental results show that, compared with other methods,
it takes into account the label identification results and the related relationship, thus can significantly improve prediction
performance of the model for product multi-label image.
KEY WORDS: product image; multi-label classification; classifier chain; deep learning
随着社会生产力的发展，物质生活水平的提高， 渐成为产品设计中的重点[1]。在产品设计阶段，设计
消费者越来越注重自身的感性需求。产品所表达的 师根据自身工作经验与知识结构给产品赋予了具有
不同感性意象正是消费者获得不同情感需求的重要 强烈主观色彩的意象特征。然而，消费者对产品意象
媒介。因此开发符合消费者感性意象认知的产品已逐 的认知也具有自己强烈的个性，并且与设计师感知的
收稿日期：2021-02-15
基金项目：国家重点研发计划资助项目（2019YFB1405701）
作者简介：初建杰（1981—），男，山东人，博士，西北工业大学工业设计与人机工效工信部重点实验室副教授，主要研
究方向为数字化工业设计方法、人机工效技术等。
万方数据第 42 卷 第 14 期 初建杰等：基于分类器链的产品多标签意象识别方法 41
意象相比常常存在着较大差异[2]。因此，构建能快速
准确辅助设计师识别消费者意象的模型就显得十分
重要[3]