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基于局部模型的时尚图像检索技术研究

作　者: 杨锦强
导　师: 朝红阳
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 基于局部区域 时尚图像检索 相似性检索 大数据处理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 15次
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内容摘要


随着图像检索技术以及电子商务技术的迅速发展，为了满足广大消费者的时尚购物需求，市场上大量时尚产品图像检索系统应运而生。然而，本文已通过实验验证，目前的基于内容的时尚图像检索引擎的检索精度仍然有很大的提升空间。本文针对目前如淘淘搜、iSimilar等现有基于内容的时尚图像检索引擎检索精度不足的情况，设计并实现了一种能够有效提高时尚图像检索精度新型算法。不同于大多数的图像检索技术的全局比较思想，本文提出了一种基于局部模型的时尚图像检索算法（Part Model Based Fashion Retrieval，简称PMBFR），其基本思想是将指定的图像局部区域内容组合成局部模型作为检索依据，并以该局部模型代替原图像进行图像相似性检索。该方法结合时尚图像总体相似、局部差异的特点，采用人物定位技术排除图像的干扰区域，并以图像中视觉价值最高的局部区域为依据进行相似图像检索，较好地解决了时尚图像检索算法的两个难点：背景干扰问题以及服饰类别难以区分的问题，具有良好的检索效果。本文的主要工作和贡献包括：（1）创造性地引入了物体检测算法以及局部模型的思想，提出了一种有效提高检索精度的PMBCR图像检索解决方案。该算法流程主要包括人物区域定位、对象组成、基于局部区域的相似性检索、算法加速等四个主要模块。该算法流程还可以供用户加入到各种时尚图像检索平台上进行实验研究。（2）在PMBFR算法流程上，对每个模块均实现了几种经典算法，并通过大量实验进行统计分析比较，找到PMBFR算法流程的一个最优算法组合。这是本课题研究的核心工作。本文的PMBFR算法流程采用Eclipse集成环境作为开发平台，用Java语言实现，总代码量约为1.5万行。（3）为解决服饰类别的区分问题，本文需要对用户指定的图像局部区域在数据库图像中进行准确定位。本文参考了人物检测定位算法的思想，提出了一种基于响应区域多尺度扩展的相似性评分算法，并对算法进行理论以及实验分析。实验结果证明该算法对图像局部相似区域定位具有良好的性能。实验结果证明，本文的方法的检索效果与淘淘搜等现有的图像搜索引擎的检索效果相比，在保证相同查全率的前提下，查准率均略高10%左右，具有良好的检索效果。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-20
  1.1 时尚图像检索技术的课题来源、背景和意义  9-13
    1.1.1 时尚图像检索技术课题来源  9
    1.1.2 时尚图像检索技术的研究背景  9-11
    1.1.3 时尚图像检索技术研究的意义  11-13
  1.2 国内外相关工作介绍  13-15
    1.2.1 时尚图像检索技术的国内外研究现状  13-15
  1.3 本文的时尚图像检索技术方案概述  15-17
    1.3.1 基于局部模型的时尚图像检索技术定义  15
    1.3.2 基于局部模型的时尚图像检索技术简介  15-16
    1.3.3 创新点  16-17
  1.4 本文的工作  17-18
  1.5 论文结构简介  18-20
第二章 时尚图像检索技术课题综述  20-29
  2.1 时尚图像检索技术需求情况  20-22
    2.1.1 时尚图像检索技术需求  20-21
    2.1.2 时尚图像检索技术难点  21-22
  2.2 时尚图像检索相关技术  22-27
    2.2.1 总体解决方案  22-25
    2.2.2 特征类型  25-26
    2.2.3 相似性度量  26-27
  2.3 时尚图像检索方案新构想  27-29
    2.3.1 结合对象组合论与语义模版的技术思想  27-28
    2.3.2 检索加速  28-29
第三章 基于局部模型的时尚图像检索技术与算法对比  29-47
  3.1 基于局部模型的时尚图像检索流程  29-31
    3.1.1 基于局部模型的时尚图像检索流程设计  29-30
    3.1.2 基于局部模型的时尚图像检索流程分析  30-31
  3.2 人物区域定位  31-34
    3.2.1 消除背景干扰  31-32
    3.2.2 基于局部模型区别学习的物体检测算法  32-34
  3.3 对象组合  34-39
    3.3.1 对象元素  34-35
    3.3.2 颜色特征  35
    3.3.3 结构特征  35-37
    3.3.4 纹理特征  37-39
  3.4 基于局部区域的相似性检索  39-43
    3.4.1 局部选取  39-40
    3.4.2 相似性评分  40-41
    3.4.3 结合排序  41-43
  3.5 算法加速  43-47
    3.5.1 高维数据检索技术  43-44
    3.5.2 云计算技术  44-47
第四章 图像相似性评分算法  47-53
  4.1 基于响应区域多尺度扩展的局部相似性评分算法  47-53
    4.1.1 基于响应区域多尺度扩展的局部相似性评分算法综述  47-48
    4.1.2 基于响应区域多尺度扩展的局部相似性评分算法流程  48-50
    4.1.3 基于响应区域多尺度扩展的局部相似性评分算法分析  50-51
    4.1.4 算法测试结果  51-53
第五章 实验结果与分析  53-60
  5.1 实验配置  53
    5.1.1 开发机器配置  53
    5.1.2 云计算实验平台配置  53
  5.2 实验数据集及评价方式  53-55
    5.2.1 实验数据集  53-54
    5.2.2 实验评价方式  54-55
  5.3 实验结果及分析  55-60
    5.3.1 实验结果  55-57
    5.3.2 结果对比  57-58
    5.3.3 结果分析  58-60
第六章 总结与展望  60-62
  6.1 总结  60-61
  6.2 展望  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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