針對(duì)服裝檢測(cè)推薦方法中的服裝圖像分割算法分割精度不高且存在多尺度特征融合不佳的問題,提出一種基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的深度卷積網(wǎng)絡(luò)服裝特征提取分析檢索與推薦方法。該方法以圖像語義分割算法為基礎(chǔ),從服裝圖像中提取高級(jí)語義信息,通過哈希函數(shù)對(duì)提取的特征進(jìn)行編碼,并引入ASPP對(duì)圖像進(jìn)行多尺度特征提取,然后使用注意力模型對(duì)提取到的特征進(jìn)行融合并構(gòu)建索引庫(kù),最終實(shí)現(xiàn)語義相似性服裝推薦的功能。實(shí)驗(yàn)表明:本方法可以有效提高分割準(zhǔn)確度,解決多尺度特征提取的問題,能夠成功提取圖像中的高層次語義特征,具有較高的分割準(zhǔn)確率,在很大程度上提高了服裝相似性語義推薦的效率。 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0引言
1 服裝圖像語義分割模型
    1.1 注意力機(jī)制的構(gòu)建
    1.2 數(shù)據(jù)集
    1.3 評(píng)估指標(biāo)
2 服裝語義分析推薦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    2.1 語義特征提取方法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.2 漢明距離
    2.3 算法流程圖
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    3.2 結(jié)果與分析
4 結(jié) 語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種改進(jìn)的用于服裝解析的自監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法[J]. 白美麗,萬韜阮,湯汶,朱欣娟,薛濤.  紡織高�；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]基于深度學(xué)習(xí)哈希算法的快速圖像檢索研究[J]. 李泗蘭,郭雅.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(12)
[3]用于快速服裝搭配的FMatchNet算法[J]. 劉玉杰,馮士賀,李宗民,李華.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2019(06)
[4]融合顏色與紋理的復(fù)雜場(chǎng)景下的服裝圖像分割算法[J]. 郭鑫鵬,黃元元,胡作進(jìn).  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S2)
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博士論文
[1]基于內(nèi)容的圖像檢索與圖像語義分析[D]. 齊亞莉.天津大學(xué) 2017
[2]圖象檢索中高層語義和低層可視特征的提取研究[D]. 萬華林.中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2002

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的服裝圖像分類與檢索研究[D]. 陳雙.浙江理工大學(xué) 2019
[2]文本圖像檢索技術(shù)的研究[D]. 陳鵬.成都理工大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3678813