隨著近年來服裝電商的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)服裝圖像數(shù)據(jù)得到爆炸性增長(zhǎng),如何在海量服裝圖像集合中快速準(zhǔn)確地檢索出用戶感興趣的服裝圖片是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性同時(shí)有著廣闊應(yīng)用前景的課題。傳統(tǒng)的基于大量標(biāo)簽信息的服裝圖像檢索因人工標(biāo)注耗時(shí)耗力、主觀性強(qiáng)、標(biāo)簽信息難以完整準(zhǔn)確地描述出服裝的某些特征,使得檢索結(jié)果難以令人滿意,而新近興起的“以圖搜圖”的線上服裝搜索模式,其本質(zhì)是基于圖像視覺內(nèi)容特征的檢索技術(shù),依然存在特征選取、語(yǔ)義鴻溝等難題。由于深度學(xué)習(xí)近幾年在計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得巨大成功,故本文將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入到服裝圖像檢索領(lǐng)域,從兩個(gè)不同角度基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行服裝圖像檢索研究。首先,綜合利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的淺層特征和深層特征進(jìn)行服裝圖像檢索,提出了結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層特征融合和K-Means聚類的服裝圖像檢索方法。通過在深度卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,利用淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取的是服裝對(duì)象的細(xì)節(jié)信息,同時(shí)利用深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取的服裝對(duì)象的總體信息,從而獲得具有更強(qiáng)表達(dá)力的服裝圖像特征向量,實(shí)現(xiàn)檢索準(zhǔn)確性的提高。具體以GoogleNet作為基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò),從三個(gè)不同的Inception模塊組提取網(wǎng)絡(luò)特征,抽取出服裝圖像從低到高的...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 研究背景
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和相關(guān)技術(shù)
    2.1 基于文本的圖像檢索
    2.2 基于傳統(tǒng)機(jī)器視覺內(nèi)容特征的圖像檢索
    2.3 基于深度學(xué)習(xí)方法的圖像檢索
    2.4 服裝圖像檢索
        2.4.1 傳統(tǒng)服裝圖像檢索研究
        2.4.2 基于深度學(xué)習(xí)服裝圖像檢索研究
    2.5 深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)
        2.5.1 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
        2.5.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法
    2.6 本章小結(jié)
3 結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層特征融合和K-Means聚類的服裝圖像檢索
    3.1 引言
    3.2 服裝圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        3.2.1 服裝數(shù)據(jù)集介紹
        3.2.2 服裝數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)
        3.2.3 圖片數(shù)據(jù)增強(qiáng)及預(yù)處理
    3.3 融合多層GoogleNet網(wǎng)絡(luò)的服裝圖像檢索方法
        3.3.1 GoogleNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.3.2 融合多層GoogleNet網(wǎng)絡(luò)的服裝圖像特征提取
        3.3.3 服裝圖像特征的聚類
        3.3.4 距離度量
    3.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析
        3.4.1 檢索性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.2 檢索結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
4 融合顏色特征和深度特征的服裝圖像檢索
    4.1 引言
    4.2 基于Resnet50的深層網(wǎng)絡(luò)和顏色特征的服裝圖像檢索方法
        4.2.1 改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 融合顏色特征和深度特征服裝圖像特征提取
        4.2.3 訓(xùn)練損失函數(shù)計(jì)算
        4.2.4 服裝圖像特征的聚類和距離度量
    4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析
        4.3.1 檢索結(jié)果與分析
    4.4 服裝圖像檢索系統(tǒng)搭建
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來的研究工作
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝



本文編號(hào)：3813492