智能家居中基于視覺(jué)的服裝分析和推薦研究.pdf

1、服裝對(duì)人們的生活必不可少，隨著新的服裝材質(zhì)、樣式不斷出現(xiàn)，服裝的挑選、清洗等家務(wù)活動(dòng)比以往更加耗費(fèi)人力物力。而近年針對(duì)人們?nèi)粘Ｉ罘?wù)的智能家居技術(shù)也在不斷發(fā)展，使人們的生活變得越來(lái)越便利。在這樣的背景下，采用智能技術(shù)手段解決日常生活場(chǎng)景中的服裝問(wèn)題，將人們從繁瑣的家務(wù)活動(dòng)中解脫出來(lái)，不但成為了人們的實(shí)際需求，也成為了智能家居領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題。為了解決智能家居系統(tǒng)中針對(duì)服裝的智能服務(wù)中的關(guān)鍵問(wèn)題，本文基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法，對(duì)家居場(chǎng)景中的服裝

2、區(qū)域提取、服裝圖像匹配和服裝推薦等問(wèn)題進(jìn)了研究，并針對(duì)每個(gè)問(wèn)題提出了新的算法模型，為智能家居中針對(duì)服裝的應(yīng)用提供有效支持。研究主要從三個(gè)方面展開(kāi):
　　一、基于視覺(jué)顯著性的服裝區(qū)域提取方法
　　非限定條件下的家居場(chǎng)景中的服裝區(qū)域提取是一個(gè)極有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題:1、靜態(tài)場(chǎng)景中背景雜亂，容易與前景目標(biāo)混淆;2、服裝色彩和紋理多樣化，難以獲取統(tǒng)一規(guī)律;3、圖像拍攝角度隨意，服裝目標(biāo)的外形不規(guī)則或拍攝不完整，外形上缺乏規(guī)律性。由于存在上

3、述困難，難以采用結(jié)構(gòu)化的視覺(jué)特征模型對(duì)服裝區(qū)域進(jìn)行提取。因此，本文提出一種基于視覺(jué)顯著性的服裝區(qū)域提取方法。方法采用了基于圖像分割的目標(biāo)提取思路，首先將圖像分成若干同質(zhì)的塊，對(duì)每個(gè)圖像塊采用改進(jìn)的視覺(jué)顯著性方法，在像素對(duì)比度和塊幾何特征的基礎(chǔ)上求取視覺(jué)顯著性度量。為了去除背景中的顯著部分，方法基于場(chǎng)景視頻圖像序列，引入混合高斯模型求得場(chǎng)景的前景概率圖，對(duì)視覺(jué)顯著性做進(jìn)一步修正。最終將修正的視覺(jué)顯著性大于閾值的圖像區(qū)域視作服裝區(qū)域進(jìn)行提取

4、。
　　二、基于視覺(jué)特征集的服裝圖像匹配算法研究
　　服裝的表面特征存在兩方面特點(diǎn):一是部分服裝的為紋理特征并非均一不變;二是存在具有含有語(yǔ)義的局部區(qū)域，如衣領(lǐng)、紐扣等?；诜b產(chǎn)品的設(shè)計(jì)因素，不同服裝之間的上述特征具有高度的可區(qū)分性，對(duì)服裝圖像的識(shí)別甚至可以起到?jīng)Q定性的作用。但在非平整的服裝圖像中，因服裝隨外界條件發(fā)生了形變，為服裝圖像的識(shí)別帶來(lái)了挑戰(zhàn):1、服裝將產(chǎn)生大量褶皺和遮擋，掩蓋了部分表面特征;2、服裝的表面紋理會(huì)

5、因服裝形變而產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)和扭曲，使原本一致的紋理區(qū)域也呈現(xiàn)出多種特性。針對(duì)服裝圖像的上述特點(diǎn)，本文通過(guò)引入平整的服裝圖像，與非平整服裝圖像進(jìn)行匹配，將識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為匹配問(wèn)題進(jìn)行解決;并提出一種基于視覺(jué)特征集的服裝圖像匹配方法，將服裝圖像描述為三種視覺(jué)特征的集合，通過(guò)融合三種特征匹配關(guān)系對(duì)服裝圖像進(jìn)行匹配。方法首先基于圖像分割方法，定義了服裝圖像的局部語(yǔ)義區(qū)塊，并從局部語(yǔ)義區(qū)塊中提取服裝的局部語(yǔ)義特征;在紋理特征方面，將服裝圖像按照紋理分割成

6、若干個(gè)同質(zhì)區(qū)域，對(duì)每一個(gè)區(qū)域分別采樣提取紋理特征;同時(shí)提取了對(duì)形變具有較強(qiáng)魯棒性的顏色特征。在上述三種特征匹配關(guān)系基礎(chǔ)上，定義了基于高斯函數(shù)的服裝圖像的匹配度度量方法，并根據(jù)匹配度大小對(duì)平整服裝圖像進(jìn)行排序，作為方法的結(jié)果。
　　三、基于特征分層模型的服裝推薦算法研究
　　服裝推薦方法根據(jù)服裝圖像的視覺(jué)描述，針對(duì)輸入圖像和高級(jí)語(yǔ)義描述提供符合條件的推薦結(jié)果。其中，服裝特征的提取是實(shí)現(xiàn)基于視覺(jué)內(nèi)容的服裝推薦的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。服裝圖

7、像語(yǔ)義信息層次復(fù)雜，各類(lèi)描述之間的邊界并不明確，使得基于單一層次統(tǒng)計(jì)特征提取的推薦方法效果不理想。為了獲取更符合人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)認(rèn)識(shí)的服裝特征描述，本文根據(jù)視覺(jué)認(rèn)識(shí)過(guò)程先整體再局部的特點(diǎn)，提出了一種服裝特征分層模型。該方法在局部語(yǔ)義層提出基于分割的服裝語(yǔ)義片段定義，對(duì)服裝片段提取顏色、幾何和紋理特征;在語(yǔ)義區(qū)塊層，通過(guò)對(duì)服裝區(qū)塊進(jìn)行聚類(lèi)獲得服裝語(yǔ)義區(qū)塊;之后結(jié)合區(qū)塊的顏色和分布特征，和服裝的色彩、外形等全局特征來(lái)對(duì)服裝圖像進(jìn)行描述。在推薦過(guò)