VR技术在交互式虚拟服装特征提取中的应用

为解决虚拟服装模板、真实服装模板不能较好贴合的问题,使设计主机能够精准捕获服装特征图像,针对VR技术在交互式虚拟服装特征提取中的应用展开研究。利用VR建模思想,对服装图像进行初步处理,完善基于VR技术的交互式处理原则。在既定度量空间内,分别确定所设计服装的颜色特征、纹理特征与形状特征,实现对虚拟服装特征的提取。对比实验结果,在VR技术作用下,虚拟服装模板、真实服装模板之间的贴合误差始终保持在1个度量单位之内,与细粒度型特征提取方法相比,更符合精准捕获服装特征图像的实际设计需求。

基于深度学习的服装图像语义分析与检索推荐

针对服装检测推荐方法中的服装图像分割算法分割精度不高且存在多尺度特征融合不佳的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的深度卷积网络服装特征提取分析检索与推荐方法。该方法以图像语义分割算法为基础,从服装图像中提取高级语义信息,通过哈希函数对提取的特征进行编码,并引入ASPP对图像进行多尺度特征提取,然后使用注意力模型对提取到的特征进行融合并构建索引库,最终实现语义相似性服装推荐的功能。实验表明:本方法可以有效提高分割准确度,解决多尺度特征提取的问题,能够成功提取图像中的高层次语义特征,具有较高的分割准确率,在很大程度上提高了服装相似性语义推荐的效率。