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Metric Learning for Semantic Metric Learning for Semantic⁃Based Clothes Retrieval
1
作者 YANG Bo GUO Caili LI Zheng 《ZTE Communications》 2022年第1期76-82,共7页
Existing clothes retrieval methods mostly adopt binary supervision in metric learning.For each iteration,only the clothes belonging to the same instance are positive samples,and all other clothes are“indistinguishabl... Existing clothes retrieval methods mostly adopt binary supervision in metric learning.For each iteration,only the clothes belonging to the same instance are positive samples,and all other clothes are“indistinguishable”negative samples,which causes the following problem.The relevance between the query and candidates is only treated as relevant or irrelevant,which makes the model difficult to learn the continu-ous semantic similarities between clothes.Clothes that do not belong to the same instance are completely considered irrelevant and are uni-formly pushed away from the query by an equal margin in the embedding space,which is not consistent with the ideal retrieval results.Moti-vated by this,we propose a novel method called semantic-based clothes retrieval(SCR).In SCR,we measure the semantic similarities be-tween clothes and design a new adaptive loss based on these similarities.The margin in the proposed adaptive loss can vary with different se-mantic similarities between the anchor and negative samples.In this way,more coherent embedding space can be learned,where candidates with higher semantic similarities are mapped closer to the query than those with lower ones.We use Recall@K and normalized Discounted Cu-mulative Gain(nDCG)as evaluation metrics to conduct experiments on the DeepFashion dataset and have achieved better performance. 展开更多
关键词 clothes retrieval metric learning semantic-based retrieval
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基于深度卷积神经网络的服装图像分类检索算法 被引量:28
2
作者 厉智 孙玉宝 +1 位作者 王枫 刘青山 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期309-315,共7页
针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_... 针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_DAT Clothing数据库中自动学习服装的属性特征并建立哈希索引,进而构建基于服装属性的检索模型,实现服装图像的高效分类和快速检索。实验结果表明,与传统视觉特征分类算法相比,该算法在服装分类上的准确率更高,属性检索效果更好。 展开更多
关键词 服装属性 卷积神经网络 属性检索 分类排序 哈希索引 服装数据库
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联合分割和特征匹配的服装图像检索 被引量:11
3
作者 黄冬艳 刘骊 +1 位作者 付晓东 黄青松 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1075-1084,共10页
针对目前服装图像"以图搜图"方法主要依赖于服装分割及款式等特征提取的结果,导致检索准确率低的问题,提出一种基于联合分割和特征匹配的服装图像检索方法.首先结合辅助数据集对输入的待检服装图像进行联合分割;然后基于分割... 针对目前服装图像"以图搜图"方法主要依赖于服装分割及款式等特征提取的结果,导致检索准确率低的问题,提出一种基于联合分割和特征匹配的服装图像检索方法.首先结合辅助数据集对输入的待检服装图像进行联合分割;然后基于分割出的待检图像的服装区域提取其颜色和Bundled特征,并与检索数据集中的图像特征进行相似度计算,以实现特征匹配;最后按照相似度高低顺序输出检索结果.实验结果表明,该方法能准确地分割并检索出与待检服装相似的服装;在数据集中的分割结果较目前存在的已知方法准确率提高近15%,各类服装的检索准确率均有较大的提高. 展开更多
关键词 服装检索 联合分割 特征匹配 颜色特征 Bundled特征
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主颜色提取算法及其在服装图像检索中的应用 被引量:9
4
作者 陈倩 陶彬娇 +2 位作者 潘中良 李萍 刘寿强 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第1期111-119,共9页
为了提高服装检索的查准率和查全率,利用人们对服装颜色的主观感知,提出了用于服装图像的颜色特征提取的主颜色提取算法:首先,根据服装的主颜色占比情况判断该服装是花色还是非花色,将花色服装用特征值进行标记;然后,将颜色直方图中的... 为了提高服装检索的查准率和查全率,利用人们对服装颜色的主观感知,提出了用于服装图像的颜色特征提取的主颜色提取算法:首先,根据服装的主颜色占比情况判断该服装是花色还是非花色,将花色服装用特征值进行标记;然后,将颜色直方图中的特征值按占比大小降序排列,去除占比较小的部分特征值,保留主颜色特征值.在进行服装检索时,先对数据库中的图像进行第1轮筛选,将花色服装与非花色服装进行分类;然后再对分类后的服装根据主颜色特征值进行第2轮筛选,得到最后的检索结果.实验结果表明:无论对于简单背景或者复杂背景的服装、花色或者非花色服装,本文算法相比于现有的其他算法,服装检索的查全率和查准率都得到了显著提高. 展开更多
关键词 颜色特征提取 主颜色提取算法 颜色直方图 服装图像检索
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结合注意力机制的跨域服装检索 被引量:4
5
作者 刘玉杰 王文亚 +1 位作者 李宗民 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期894-902,共9页
针对跨域服装检索中服装商品图像拍摄严格约束光照、背景等条件,而用户图像源自复杂多变的日常生活场景,难以避免背景干扰以及视角、姿态引起的服装形变等问题.提出一种结合注意力机制的跨域服装检索方法.利用深度卷积神经网络为基础,... 针对跨域服装检索中服装商品图像拍摄严格约束光照、背景等条件,而用户图像源自复杂多变的日常生活场景,难以避免背景干扰以及视角、姿态引起的服装形变等问题.提出一种结合注意力机制的跨域服装检索方法.利用深度卷积神经网络为基础,引入注意力机制重新分配不同特征所占比重,增强表述服装图像的重要特征,抑制不重要特征;加入短连接模块融合局部重要特征和整幅图像的高层语义信息,提取更具判别力的特征描述子;联合分类损失函数和三元组损失共同约束网络训练过程,基于类别信息缩小检索范围.采用标准的top-k检索精度作为评价指标,选择DeepFashion数据集与当前跨域服装检索常用方法进行对比,文中方法在top-20检索精度对比中取得了最好的检索性能(0.503).实验结果表明,该方法能有效地处理视角、姿态引起的服装形变和复杂背景的干扰,同时不需要大量的样本标注信息,有效地提高了跨域服装检索的精度. 展开更多
关键词 服装检索 跨场景 注意力机制 三元组损失
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基于Hadoop的服饰图像存储与检索关键技术研究 被引量:7
6
作者 郭飞 詹炳宏 刘刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1086-1089,1126,共5页
针对服饰图像都是小文件的特性,提出了一种HDFS和传统关系型数据库相结合的服饰图像及其特征数据的存储结构设计方法,实现了海量图像信息的快速存储和读取;改进了多特征点图像特征提取和匹配算法,并基于Map/Reduce框架实现了基于多特征... 针对服饰图像都是小文件的特性,提出了一种HDFS和传统关系型数据库相结合的服饰图像及其特征数据的存储结构设计方法,实现了海量图像信息的快速存储和读取;改进了多特征点图像特征提取和匹配算法,并基于Map/Reduce框架实现了基于多特征的服饰图像数据分布式检索。实验结果表明,该方法能够均衡系统负载,提高资源利用率,扩展性强,有效地降低了海量服饰图像检索时间,是一种高效的服饰图像存储和检索的方法。 展开更多
关键词 Hadoop云存储 小文件 基于内容的图像检索 服饰图像
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利用相关反馈技术和形状特征的服装图像检索算法 被引量:2
7
作者 项明 姚雪存 +1 位作者 崔振东 华铨平 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期94-98,共5页
基于内容的图像检索在服装电子商务中是受关注的研究热点。为了提高基于形状特征的服装图像检索准确性,提出一种利用通用Fourier描述子与改进的相关反馈技术以提高服装图像检索精度的算法。分析比较了各种形式的Fourier描述子,选用性能... 基于内容的图像检索在服装电子商务中是受关注的研究热点。为了提高基于形状特征的服装图像检索准确性,提出一种利用通用Fourier描述子与改进的相关反馈技术以提高服装图像检索精度的算法。分析比较了各种形式的Fourier描述子,选用性能突出的通用Fourier描述子,按照系数能量比率优化了距离计算公式,同时根据样本的概率分布改进了查询向量优化算法中的权值计算方式。相较于传统算法,以裙装为例的实验结果证明所提出算法的优势,并且在结合纹理、色彩等特征后,算法性能得到进一步的提高。 展开更多
关键词 图像检索 服装 傅里叶描述子 相关反馈
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基于ResNet和迁移学习的服装图像检索方法 被引量:5
8
作者 游小荣 李淑芳 邓丰 《北京服装学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期78-84,共7页
针对传统服装图像检索方法存在检索效率低、精度不高的问题,提出了基于ResNet和迁移学习的服装图像检索方法。在互联网上选取当下流行的服装,建立长裙、短裙、风衣、T恤4类小样本数据集。借助基于ImageNet数据集训练好的ResNet152预训... 针对传统服装图像检索方法存在检索效率低、精度不高的问题,提出了基于ResNet和迁移学习的服装图像检索方法。在互联网上选取当下流行的服装,建立长裙、短裙、风衣、T恤4类小样本数据集。借助基于ImageNet数据集训练好的ResNet152预训练模型,对小样本数据集进行迁移学习,进一步优化预训练模型中的参数,得到新的网络模型。基于新的网络模型,提取特征向量,做归一化处理,并进行相似度计算,排序输出图像检索结果,实现服装图像检索功能。为验证方法的有效性,搭建了基于颜色、纹理、边缘、无迁移学习和有迁移学习的服装图像检索测试平台。经实验对比,这种方法不但适用于小样本情况,而且平均精度、均值等指标以及检索效率优于其他方法,实用性强。 展开更多
关键词 服装图像 内容检索 迁移学习 ResNet
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一种基于GMM-聚类树的面向大规模服装图像检索的索引结构 被引量:2
9
作者 耿增民 万玉钗 +2 位作者 刘峡壁 兰丽 陈迪 《北京服装学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第3期35-44,共10页
目前服装图像检索研究主要偏重于考察服装图像底层特征的表示方法,对服装图像数据集整体的特性关注较少.服装图像种类、款式、细节多种多样,传统方法在检索速度和准确率上已经不能满足用户的需求.为在日益庞大的服装图像集中快速准确地... 目前服装图像检索研究主要偏重于考察服装图像底层特征的表示方法,对服装图像数据集整体的特性关注较少.服装图像种类、款式、细节多种多样,传统方法在检索速度和准确率上已经不能满足用户的需求.为在日益庞大的服装图像集中快速准确地搜索需要的款式,提出一种GMM-聚类树索引方式.GMM-聚类树将不同细节的服装图像按照相似性逐步聚类,分别对应于不同的聚类树分支,避免人为指定聚类个数造成服装分类的错误.分别在小数据集和大数据集上测试其对服装图像检索的准确率和效率,试验结果表明通过自动确定聚类个数和GMM-聚类树的逐层分类,能够带来检索准确率和效率的双重提升. 展开更多
关键词 服装图像检索 高斯混合模型 聚类 树形索引结构
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基于JPEG系数的服装艺术特色图像库检索 被引量:2
10
作者 胡维青 张艳花 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第4期39-43,共5页
为了提高服装艺术特色图像库的检索效率,使用基于JEPG系数的高效检索技术,从查询图像中提取信息与索引文件相比较,用于确定查询图片与数据库中相应图片不同之处。该方法在图像压缩时显示出巨大优势,原始图像压缩过程中获得的信息将再次... 为了提高服装艺术特色图像库的检索效率,使用基于JEPG系数的高效检索技术,从查询图像中提取信息与索引文件相比较,用于确定查询图片与数据库中相应图片不同之处。该方法在图像压缩时显示出巨大优势,原始图像压缩过程中获得的信息将再次被利用,使早期大量的数据删除成为可能。 展开更多
关键词 JPEG 服装艺术 图像库 检索技术
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基于内容的服装检索系统中颜色特征提取算法的研究和改进 被引量:5
11
作者 陈倩 潘中良 《激光杂志》 北大核心 2016年第4期62-68,共7页
本文主要研究服装检索系统中颜色特征提取算法。本文首先分析了传统颜色直方图算法用于服装检索时存在的几个问题,接着分别采用切割图像直方图算法、颜色矩算法和前景色颜色直方图算法进行服装图像的颜色特征提取。本文对三类服装:纯色... 本文主要研究服装检索系统中颜色特征提取算法。本文首先分析了传统颜色直方图算法用于服装检索时存在的几个问题,接着分别采用切割图像直方图算法、颜色矩算法和前景色颜色直方图算法进行服装图像的颜色特征提取。本文对三类服装:纯色、带少量图案和花色服装分别进行了实验,实验结果表明,三种算法各有不同的适用范围和优缺点。在此基础上,本文将上述三种算法进行线性加权组合,提出了一种基于加权欧氏距离的改进算法。测试过程中,通过修改三种算法的权重比调整各算法的权重,并对三类服装分别计算其查准率和查全率,分析不同权重比下改进算法的检索效果。大量实验结果表明,改进算法对于三类服装的检索效果都比较稳定。特别是对于带少量图案的服装,改进算法比单一算法的查准率有显著提高。实验还发现,当切割图像颜色直方图、颜色矩和前景色颜色直方图算法的权重比为1∶4∶5时,检索效果最好,无论是查准率还是查全率都较高,均优于单一算法。 展开更多
关键词 服装图像检索 颜色直方图算法 颜色矩算法 加权欧氏距离
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基于内容的图像检索技术在服装检索中的应用 被引量:3
12
作者 王海龙 杜俊俐 郭清宇 《计算技术与自动化》 2009年第2期88-91,共4页
随着服装电子商务的日益普及,基于图像的服装检索需求日渐迫切。颜色、花型、款式是服装最本质的三大特征,基于这三大特征进行研究,用代表色表达服装的颜色,利用灰度共生矩阵刻画服装的花型,提取外轮廓特征表达服装的款式,提出相应的匹... 随着服装电子商务的日益普及,基于图像的服装检索需求日渐迫切。颜色、花型、款式是服装最本质的三大特征,基于这三大特征进行研究,用代表色表达服装的颜色,利用灰度共生矩阵刻画服装的花型,提取外轮廓特征表达服装的款式,提出相应的匹配算法,实现对服装图像的全方位检索。实验表明,达到理想的检索效果。 展开更多
关键词 服装图像检索 颜色特征 花型特征 款式特征 灰度共生矩阵
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基于机器学习的服装时尚分析研究 被引量:4
13
作者 史英杰 杨天佑 +1 位作者 黄海桥 张艳艳 《北京服装学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第1期100-110,共11页
服装是目前全球最具商业利益的产业之一,基于机器学习的服装时尚分析技术是利用海量的服装时尚数据学习挖掘服务于时尚产业的商务智能信息,该技术日益受到工业界和学术界的共同关注。本文结合服装时尚数据的特点提出了基于机器学习的服... 服装是目前全球最具商业利益的产业之一,基于机器学习的服装时尚分析技术是利用海量的服装时尚数据学习挖掘服务于时尚产业的商务智能信息,该技术日益受到工业界和学术界的共同关注。本文结合服装时尚数据的特点提出了基于机器学习的服装时尚分析基本框架,并在此基础上从文本数据分析和图像数据分析两个方面对近几年国内外的相关研究工作进行总结分析,指明了该领域面临的挑战和未来的研究工作。 展开更多
关键词 机器学习 服装时尚 区域识别 趋势分析 图像检索 推荐
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基于图案的多层次跨场景服装检索 被引量:1
14
作者 龚安 周静红 李华昱 《计算机与数字工程》 2019年第10期2556-2560,共5页
在跨场景服装图像检索问题上,目前的“以图搜图”方法主要依赖于服装款式类别等服装区域全局特征提取的结果,导致检索准确度不高。针对这种情况,提出一种基于图案的多层次跨场景服装检索方法,在考虑服装区域特征匹配的基础上,同时将服... 在跨场景服装图像检索问题上,目前的“以图搜图”方法主要依赖于服装款式类别等服装区域全局特征提取的结果,导致检索准确度不高。针对这种情况,提出一种基于图案的多层次跨场景服装检索方法,在考虑服装区域特征匹配的基础上,同时将服装内部图案区域特征的匹配度作为检索结果的衡量标准,使用多层次的服装特征描述进行检索匹配。此外在进行度量学习时使用triplet loss函数实现,将不同背景环境下的图像作为正样本输入训练网络可以提高网络模型对于跨场景服装检索的抗干扰能力。实验结果表明,图案区域匹配度的加入和triplet loss函数的使用可以有效增强网络的特征提取能力,能够提高跨场景服装检索的精度,适用于日常服装检索。 展开更多
关键词 服装检索 图案区域匹配度 跨场景 度量学习
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一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法 被引量:2
15
作者 缪智文 何丽嘉 刘洞波 《纺织报告》 2019年第4期4-7,共4页
为了提高颜色和纹理特征在服装图像检索中的准确性,本研究提出一种基于加权颜色形状特征和LBPGLCM纹理特征提取的服装图像检索方法以提高服装图像检索的精度。首先,在第一道检索中运用颜色直方图和Hu不变矩的特性进行加权处理,而后,再运... 为了提高颜色和纹理特征在服装图像检索中的准确性,本研究提出一种基于加权颜色形状特征和LBPGLCM纹理特征提取的服装图像检索方法以提高服装图像检索的精度。首先,在第一道检索中运用颜色直方图和Hu不变矩的特性进行加权处理,而后,再运用Uniform-旋转不变局部二值模式算子对返回的结果进行处理,得到相对稳定的编码图像。实验证明,此方法能将不同特征的优势进行融合,使之相互补充,检索结果较之单一特征的检索更加准确。 展开更多
关键词 服装图像检索 加权 颜色直方图 LBP-GLCM 局部二值模式
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基于内容的服装检索匹配模型构建及系统设计 被引量:1
16
作者 秦辉 《自动化技术与应用》 2020年第4期154-158,176,共6页
针对当前电子商务发展对图像匹配精准度和匹配效率的要求,提出一种基于内容的服装匹配模型与检索系统。对此首先提出本文的思路,然后提取服装图像的SIFT特征,并针对SIFT提取中特征维度高的问题,采用编码匹配的方式实现对特征的快速匹配... 针对当前电子商务发展对图像匹配精准度和匹配效率的要求,提出一种基于内容的服装匹配模型与检索系统。对此首先提出本文的思路,然后提取服装图像的SIFT特征,并针对SIFT提取中特征维度高的问题,采用编码匹配的方式实现对特征的快速匹配,即将特征点转换为二进制数,从而通过二进制数实现快速匹配。最后给出检索系统的客户端和服务器端实现流程,并给出测试的结果。结果表明,通过输入的服装图片,可快速匹配图片库中类似的图片,大大提高了服装图片检索的效率。 展开更多
关键词 服装 检索系统 SIFT特征 编码
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基于多层次特征的跨场景服装检索
17
作者 李宗民 边玲燕 刘玉杰 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期431-438,共8页
针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题,提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先,通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息;然后,在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数,增大对类间负样... 针对跨场景服装检索如何提取更有表述力的服装特征问题,提出了一种新的基于高层公共特征约束的相似性度量算法。首先,通过类别空间学习提取不同场景域的类别信息;然后,在场景域空间网络用类别信息约束传统对比损失函数,增大对类间负样本对的惩罚以减轻过拟合;最后,融合类别公共特征和域特定特征并通过类别判断进行辅助检索。分析和实验结果表明,新算法对跨场景服装检索的准确度要优于当前前沿的方法。 展开更多
关键词 相似性度量 跨场景服装检索 多层次 特征提取 基于内容的图像检索
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结合标签优化和语义分割的服装图像检索 被引量:7
18
作者 张茜 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 黄青松 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1450-1465,共16页
针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型... 针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型进行标签优化;然后在全卷积网络结构基础上加入侧分支网络和全连接条件随机场,结合带有标注对和优化语义标签的训练图像对待检图像进行语义分割;最后采用多任务的深度监督哈希算法将语义分割结果哈希映射为二进制码,通过相似度计算对少数民族服装图像进行检索并输出结果.在构建的少数民族服装图像集上的实验结果表明,该方法能够有效地提高少数民族服装图像语义分割和检索的准确率. 展开更多
关键词 少数民族服装图像 服装检索 视觉风格 标签优化 语义分割 哈希映射
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基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索 被引量:14
19
作者 王志伟 普园媛 +3 位作者 王鑫 赵征鹏 徐丹 钱文华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期740-754,共15页
为了充分挖掘服装图像从全局到局部的多级尺度特征,同时发挥深度学习与传统特征各自在提取服装图像深层语义特征和底层特征上的优势,从而实现聚焦服装本身与服装全面特征的提取,提出基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索算法.首先... 为了充分挖掘服装图像从全局到局部的多级尺度特征,同时发挥深度学习与传统特征各自在提取服装图像深层语义特征和底层特征上的优势,从而实现聚焦服装本身与服装全面特征的提取,提出基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索算法.首先,为了不同类型特征的有效融合,本文设计了基于特征相似性的融合公式FSF(Feature Similarity Fusion).其次,基于YOLOv3模型同时提取服装全局、主体和款式部件区域构成三级尺度图像,极大减弱背景等干扰因素的影响,聚焦服装本身.之后全局、主体和款式部件三级尺度图像分别送入三路卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行特征提取,每路CNN均依次进行过服装款式属性分类训练和度量学习训练,分别提高了CNN对服装款式属性特征的提取能力,以及对不同服装图像特征的辨识能力.提取的三路CNN特征使用FSF公式进行特征融合,得到的多尺度CNN融合特征则包含了服装图像从全局到主体,再到款式部件的全面特征.然后,加入款式属性预测优化特征间欧氏距离,同时抑制语义漂移,得到初步检索结果.最后,由于底层特征可以很好的对CNN提取的深层语义特征进行补充,故引入传统特征对初步检索结果的纹理、颜色等特征进行约束,通过FSF公式将多尺度CNN融合特征与传统特征相结合,进一步优化初步检索结果的排序.实验结果表明,该算法可以实现对服装从全局到款式部件区域多尺度CNN特征的充分提取,同时结合传统特征有效优化排序结果,提升检索准确率.在返回Top-20的实验中,相比于FashionNet模型准确率提升了16.4%." 展开更多
关键词 服装图像检索 多尺度 多标签学习 度量学习 特征相似性融合
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结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索 被引量:4
20
作者 吴传彬 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 黄青松 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期174-181,共8页
针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服... 针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服装草图和服装边缘图像进行特征提取,得到服装草图和服装边缘图像各自的方向梯度直方图(HOG)特征;然后,通过计算服装草图特征和服装边缘特征的相似度,实现特征匹配;最后,按照特征匹配结果在服装图像库中检索与服装草图相似的服装图像,采用基于距离相关系数的重排序算法对其相似度进行排序并输出检索结果。结果表明,该方法提高了服装检索的准确率,具有较好的鲁棒性,检索准确率可达78.5%。 展开更多
关键词 服装检索 手绘草图的图像检索 显著性检测 特征匹配
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