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文檔簡介
1、隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,在線服裝交易量日益劇增,智能服飾推薦系統(tǒng)越來越受到各大電商平臺的青睞和急需。然而,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)有效的智能服飾推薦系統(tǒng),還存在很多關(guān)鍵技術(shù)尚待攻克。例如,如何有效降低數(shù)碼照片中人物衣服的噪音、衣服檢測與分割、衣服特征提取與表達(dá)、基于膚色與衣服的搭配等。本文重點(diǎn)研究了衣服檢測、人體與衣服分割、衣服的特征提取與表達(dá),以及不同膚色與衣服的推薦搭配策略等關(guān)鍵技術(shù),以期獲得更加智能、符合人類審美認(rèn)知的服飾推薦系統(tǒng)。本文主要研
2、究內(nèi)容和成果包括:
1.提出了一個(gè)基于拍攝情境的衣服分割算法。該分割算法首先會(huì)確定衣服圖像的拍攝情境,然后根據(jù)不同的拍攝情境采取不同的分割策略。實(shí)驗(yàn)證明,該算法能獲得優(yōu)質(zhì)的衣服圖像掩膜,服務(wù)于后續(xù)的特征提取過程。
2.提出了一個(gè)色彩和紋理融合的衣服特征模型及特征提取方法。實(shí)驗(yàn)表明,衣服特征模型在后續(xù)的聚類過程中準(zhǔn)確地將衣服劃分為純色、圖案、多彩和條紋衫四個(gè)風(fēng)格。
3.基于膚色與衣服搭配審美認(rèn)知理論,構(gòu)建了膚
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