基于關鍵點服裝款式識別的智能時尚推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來,隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展,越來越多的人通過網(wǎng)絡來尋找以及購買當下符合自身需求的流行服飾,但是淹沒在網(wǎng)絡海量時尚信息中,人們通常需要花大量的時間尋找與自己相關的時尚衣著信息。如何快捷的在網(wǎng)絡海量信息中搜尋出合適的服裝搭配已經(jīng)成為當今人們,特別是女性群體,在使用網(wǎng)絡時最關注的問題之一。為了填補海量信息和用戶需求之間的鴻溝,目前已經(jīng)有一些服裝搭配推薦系統(tǒng)被提出并實現(xiàn),但是基于手工標注的檢索和推薦,使大部分該類系統(tǒng)只能適應小規(guī)模數(shù)據(jù)并且容錯性

2、較差。因此實現(xiàn)一個具有廣泛適應性的智能時尚推薦系統(tǒng)需要基于視覺方式對網(wǎng)絡海量數(shù)據(jù)進行實時過濾,并對服裝圖片和視頻進行自動特征標注和智能推薦。
　　在本課題中,我們提出一個基于視覺方法面向整個網(wǎng)絡環(huán)境的個性化智能時尚推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)結合多種圖像處理,數(shù)據(jù)挖掘等技術,能針對網(wǎng)絡海量時尚多媒體信息的實時捕獲,分析以及推薦。本系統(tǒng)具有以下創(chuàng)新點:(1)通過結合時尚行業(yè)的現(xiàn)實需求,以及提出的系統(tǒng)構架和創(chuàng)新的方法,形成了一個較為完善的面向網(wǎng)絡

3、海量時尚多媒體信息的智能服裝特征分析和推薦系統(tǒng),具有更廣泛的適應性。(2)根據(jù)服裝的特點提出基于關鍵點的服裝款式識別方法,結合了外部輪廓幾何特征和內(nèi)部拓撲結構兩方面因素,較為全面的描述了服裝款式特征,解決了服裝風格識別的問題。(3)層級進化的時尚多媒體過濾方法,基于層級進化機制實現(xiàn)了對網(wǎng)絡實時多媒體信息的過濾和分析,提升了系統(tǒng)的效率。其中,復雜動態(tài)場景下的模特精確輪廓抽取方法,解決了網(wǎng)絡視頻服裝特征分析的問題。(4)多維度的時尚服裝特征