基于服裝要素的圖像檢索技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當(dāng)今,網(wǎng)絡(luò)化的商品銷售行為越來越成為主流,服裝網(wǎng)上購買也成為趨勢。服裝因款式、面料風(fēng)格、價(jià)格品牌等多樣性,給用戶線上挑選心儀服裝造成了很大的時(shí)間開銷。僅限于文本檢索的服裝購物無法滿足用戶需求,因此,基于內(nèi)容的圖像檢索CBIR(Content-based image retrieval)在服裝銷售檢索中占據(jù)很重要的地位,同時(shí)也得到了快速的發(fā)展。
  本文研究的對象是基于服裝要素的圖像檢索系統(tǒng)技術(shù)。服裝有三個基本要素:服裝面料、服裝款

2、式和服裝顏色。按照購物網(wǎng)站上推薦的熱門檢索詞:皮衣、流蘇連衣裙、大毛領(lǐng)羽絨服、百褶裙等也可歸屬上述三個基本要素?;诨疽匾约熬W(wǎng)站檢索形態(tài),本文工作主要在服裝面料識別以及服裝款式的匹配識別方面,主要研究工作以及取得的成效如下:
  1.提出了改進(jìn)的Tamura算法與決策樹模型服裝面料識別算法。針對服裝面料的肌理、織物編織以及顏色等特點(diǎn),綜合運(yùn)用了粗糙度、方向度、對比度以及顏色圖像特征描述面料,構(gòu)建了不同特征隸屬類別的決策樹,達(dá)到

3、了服裝面料的分類決策的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法在解決面料識別上具有較好的針對性,獲得較高的識別率。
  2.基于HOG算法與SVM分類器提出了改進(jìn)的服裝款式識別算法。針對服裝款式復(fù)雜多樣、服裝照片背景干擾多以及服裝局部要素突顯的特點(diǎn),將服裝的部分區(qū)域裁剪為關(guān)注的ROI區(qū)域,本文選擇了兩類ROI區(qū)域——衣領(lǐng)和其他要素,通過對大量的ROI區(qū)域的特征訓(xùn)練學(xué)習(xí),經(jīng)SVM訓(xùn)練生成兩種不同服裝對象的兩個分類器,實(shí)現(xiàn)對服裝款式ROI區(qū)域

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