【摘要】：隨著圖像檢索技術(shù)以及電子商務(wù)技術(shù)的迅速發(fā)展，為了滿足廣大消費(fèi)者的時(shí)尚購物需求，市場(chǎng)上大量時(shí)尚產(chǎn)品圖像檢索系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。然而，本文已通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，目前的基于內(nèi)容的時(shí)尚圖像檢索引擎的檢索精度仍然有很大的提升空間。本文針對(duì)目前如淘淘搜、iSimilar等現(xiàn)有基于內(nèi)容的時(shí)尚圖像檢索引擎檢索精度不足的情況，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種能夠有效提高時(shí)尚圖像檢索精度新型算法。 不同于大多數(shù)的圖像檢索技術(shù)的全局比較思想，本文提出了一種基于局部模型的時(shí)尚圖像檢索算法（Part Model Based Fashion Retrieval，簡(jiǎn)稱PMBFR），其基本思想是將指定的圖像局部區(qū)域內(nèi)容組合成局部模型作為檢索依據(jù)，并以該局部模型代替原圖像進(jìn)行圖像相似性檢索。該方法結(jié)合時(shí)尚圖像總體相似、局部差異的特點(diǎn)，，采用人物定位技術(shù)排除圖像的干擾區(qū)域，并以圖像中視覺價(jià)值最高的局部區(qū)域?yàn)橐罁?jù)進(jìn)行相似圖像檢索，較好地解決了時(shí)尚圖像檢索算法的兩個(gè)難點(diǎn)：背景干擾問題以及服飾類別難以區(qū)分的問題，具有良好的檢索效果。 本文的主要工作和貢獻(xiàn)包括：（1）創(chuàng)造性地引入了物體檢測(cè)算法以及局部模型的思想，提出了一種有效提高檢索精度的PMBCR圖像檢索解決方案。該算法流程主要包括人物區(qū)域定位、對(duì)象組成、基于局部區(qū)域的相似性檢索、算法加速等四個(gè)主要模塊。該算法流程還可以供用戶加入到各種時(shí)尚圖像檢索平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。（2）在PMBFR算法流程上，對(duì)每個(gè)模塊均實(shí)現(xiàn)了幾種經(jīng)典算法，并通過大量實(shí)驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析比較，找到PMBFR算法流程的一個(gè)最優(yōu)算法組合。這是本課題研究的核心工作。本文的PMBFR算法流程采用Eclipse集成環(huán)境作為開發(fā)平臺(tái)，用Java語言實(shí)現(xiàn)，總代碼量約為1.5萬行。（3）為解決服飾類別的區(qū)分問題，本文需要對(duì)用戶指定的圖像局部區(qū)域在數(shù)據(jù)庫圖像中進(jìn)行準(zhǔn)確定位。本文參考了人物檢測(cè)定位算法的思想，提出了一種基于響應(yīng)區(qū)域多尺度擴(kuò)展的相似性評(píng)分算法，并對(duì)算法進(jìn)行理論以及實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法對(duì)圖像局部相似區(qū)域定位具有良好的性能。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文的方法的檢索效果與淘淘搜等現(xiàn)有的圖像搜索引擎的檢索效果相比，在保證相同查全率的前提下，查準(zhǔn)率均略高10%左右，具有良好的檢索效果。
【圖文】：

網(wǎng)絡(luò)購物產(chǎn)品比例分布圖

以淘淘搜為例，本文通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試了 30 多個(gè)服裝圖像的檢索效果，完全正確（近產(chǎn)品放于靠前位置）的約占 20%，近似正確（出現(xiàn)相近產(chǎn)品，但并非放于靠前）的約占 50%，不正確的約占 30%，這個(gè)比率很明顯仍然有很大的提升空間。，進(jìn)行基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)相關(guān)研究是十分必要的。
【學(xué)位授予單位】：中山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 姚宏宇,李弼程;基于廣義圖像灰度共生矩陣的圖像檢索方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年34期

本文編號(hào)：2579714