隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,在線(xiàn)服裝交易量日益劇增,智能服飾推薦系統(tǒng)越來(lái)越受到各大電商平臺(tái)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(cè)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(cè)、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(lèi)審美認(rèn)知的服飾推薦系統(tǒng)。本文主要研究?jī)?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(guò)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(lèi)過(guò)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)建了膚色與衣服之間的搭配映射模型。該模型能根據(jù)用戶(hù)膚色推薦最佳衣服搭配,并建議避免不宜衣服搭配,具有一定的智能化。4.設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)膚色與衣服的智能搭配推薦系統(tǒng)。...

【文章來(lái)源】： 電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 衣服圖像預(yù)處理
    2.1 衣服圖像縮放
    2.2 衣服圖像降噪
        2.2.1 噪聲模型
        2.2.2 降噪模型
        2.2.3 空間域均值濾波器
        2.2.4 統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波濾波器
    2.3 衣服拍攝情境檢測(cè)
        2.3.1 邊緣檢測(cè)
        2.3.2 獲得最大輪廓
        2.3.3 凸包檢測(cè)
    2.4 基于拍攝情境的衣服分割
        2.4.1 流行分割算法概覽
        2.4.2 純凈拍攝情境的衣服分割
        2.4.3 模特拍攝情境的衣服分割
        2.4.4 優(yōu)化分割掩膜
    2.5 本章小結(jié)
第三章 衣服圖像特征提取
    3.1 顏色空間
        3.1.1 CIE XYZ顏色空間
        3.1.2 RGB顏色空間
        3.1.3 HSV顏色空間
        3.1.4 Lab顏色空間
    3.2 顏色差異
        3.2.1 CIE76
        3.2.2 CIE94
        3.2.3 CIE2000
    3.3 衣服主顏色提取
    3.4 衣服顏色特征
        3.4.1 顏色直方圖
        3.4.2 顏色矩
        3.4.3 衣服顏色特征模型
    3.5 衣服樣式特征
        3.5.1 GLCM特征
        3.5.2 Gabor特征
        3.5.3 LBP特征
        3.5.4 SIFT特征
        3.5.5 SURF特征
        3.5.6 衣服特征模型
        3.5.7 衣服特征提取
    3.6 本章小結(jié)
第四章 衣服風(fēng)格聚類(lèi)
    4.1 k均值聚類(lèi)
        4.1.1 算法簡(jiǎn)介
        4.1.2 算法評(píng)價(jià)
    4.2 譜聚類(lèi)
        4.2.1 算法簡(jiǎn)介
        4.2.2 算法流程
        4.2.3 算法評(píng)價(jià)
    4.3 DBSCAN
        4.3.1 算法簡(jiǎn)介
        4.3.2 算法流程
        4.3.3 算法評(píng)價(jià)
    4.4 BIRCH
        4.4.1 算法簡(jiǎn)介
        4.4.2 算法流程
        4.4.3 算法評(píng)價(jià)
    4.5 凝聚法層次聚類(lèi)
        4.5.1 算法簡(jiǎn)介
        4.5.2 類(lèi)平均法
        4.5.3 Ward法
    4.6 PCA
    4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.8 本章小結(jié)
第五章 基于人臉膚色與衣服顏色的搭配推薦系統(tǒng)
    5.1 人臉膚色與衣服搭配關(guān)系
        5.1.1 膚色定義
        5.1.2 膚色與衣服顏色搭配關(guān)系
    5.2 膚色提取
        5.2.1 基于Haar特征級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的人臉檢測(cè)
        5.2.2 提取膚色
    5.3 搭配系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 系統(tǒng)總架構(gòu)
        5.3.2 系統(tǒng)交互流程
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻碩期間取得的研究成果
附錄一 衣服顏色與膚色搭配關(guān)系


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺談服裝色彩與膚色的搭配 [J]. 李曉燕.  紡織科技進(jìn)展. 2007(05)
[2]基于Otsu準(zhǔn)則及圖像熵的閾值分割算法 [J]. 肖超云,朱偉興.  計(jì)算機(jī)工程. 2007(14)
[3]聚類(lèi)分析算法CLIQUE的研究及改進(jìn) [J]. 陳朝華,王偉平.  科技廣場(chǎng). 2007(05)



本文編號(hào)：3542622