基于內容的服裝圖像檢索技術研究及實現(xiàn).pdf

1、在電子商務領域，支持網(wǎng)上在線購物的商家往往是通過圖像的方式展示他們的商品。潛在的消費者希望在全面了解了商品的信息后再判斷是否購買，能夠獲得的信息包括關于商品描述的文本以及經(jīng)過商家標注的商品樣圖。但是，文本信息不夠直觀，消費者很多時候更需要產(chǎn)品樣圖，而商家對商品圖像的標注很多時候帶有主觀性且并不準確，這些都給消費者尋找相關的產(chǎn)品信息帶來困難?；趦热莸膱D像檢索能夠避免上述問題，幫助消費者高效地獲取相關產(chǎn)品圖像。
　　本文研究設計了針

2、對電子商務領域服裝圖像的基于內容的圖像檢索系統(tǒng)。通過統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)這些服裝圖像有以下特點：1、每張圖像只有一個用戶感興趣區(qū)域。2、背景顏色復雜多變，一般為現(xiàn)實生活中雜亂的生活場景。
　　針對服裝圖像的上述特點，本文提出了一個建立在背景噪音去除技術上的基于內容的圖像檢索系統(tǒng)。首先，為提取出服裝的輪廓，本文提出了基于JSEG分割算法的服裝輪廓提取算法。采用兩側逼近以及線性插值方法實現(xiàn)了對服裝圖像背景的去除算法，并取得了很好的背景去除效

3、果。其次，系統(tǒng)地研究了基于內容的圖像檢索方法，重點研究了顏色特征、紋理特征的提取技術。對于顏色特征，采用了顏色直方圖的方法，并比較了在RGB與HSV顏色空間內基于顏色特征的圖像檢索效果，實驗表明在HSV空間內的檢索效果優(yōu)于RGB空間。由于排除了背景噪音的影響，基于顏色特征的檢索具有很好的效果。對于紋理特征，采用了T.Ojila提出的LBP(LocalBinaryPattern)算法，通過在條紋服裝上的測試表明，LBP算法適合用于服裝的紋