基于內(nèi)容的服裝圖像檢索技術(shù)研究及實現(xiàn).pdf

1、在電子商務(wù)領(lǐng)域，支持網(wǎng)上在線購物的商家往往是通過圖像的方式展示他們的商品。潛在的消費者希望在全面了解了商品的信息后再判斷是否購買，能夠獲得的信息包括關(guān)于商品描述的文本以及經(jīng)過商家標注的商品樣圖。但是，文本信息不夠直觀，消費者很多時候更需要產(chǎn)品樣圖，而商家對商品圖像的標注很多時候帶有主觀性且并不準確，這些都給消費者尋找相關(guān)的產(chǎn)品信息帶來困難?；趦?nèi)容的圖像檢索能夠避免上述問題，幫助消費者高效地獲取相關(guān)產(chǎn)品圖像。
　　本文研究設(shè)計了針

2、對電子商務(wù)領(lǐng)域服裝圖像的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。通過統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)這些服裝圖像有以下特點：1、每張圖像只有一個用戶感興趣區(qū)域。2、背景顏色復(fù)雜多變，一般為現(xiàn)實生活中雜亂的生活場景。
　　針對服裝圖像的上述特點，本文提出了一個建立在背景噪音去除技術(shù)上的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。首先，為提取出服裝的輪廓，本文提出了基于JSEG分割算法的服裝輪廓提取算法。采用兩側(cè)逼近以及線性插值方法實現(xiàn)了對服裝圖像背景的去除算法，并取得了很好的背景去除效

3、果。其次，系統(tǒng)地研究了基于內(nèi)容的圖像檢索方法，重點研究了顏色特征、紋理特征的提取技術(shù)。對于顏色特征，采用了顏色直方圖的方法，并比較了在RGB與HSV顏色空間內(nèi)基于顏色特征的圖像檢索效果，實驗表明在HSV空間內(nèi)的檢索效果優(yōu)于RGB空間。由于排除了背景噪音的影響，基于顏色特征的檢索具有很好的效果。對于紋理特征，采用了T.Ojila提出的LBP(LocalBinaryPattern)算法，通過在條紋服裝上的測試表明，LBP算法適合用于服裝的紋