【摘 要】
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服装在淘宝、京东等电子商务网站中属于销售量巨大的一个门类,服装图像检索技术能够针对用户的兴趣喜好推荐相同风格特点的衣服,能够增强用户体验,提供更优质的服务。基于文本的图像检索方式需要人工进行标注,不能准确描述服装特点,客户也不能准确描述自己的需求。而基于内容的图像检索方式它能自动提取图像特征,在检索数据集中查找具有相似特征的服装图片,不需要人工标注,检索结果也更贴合用户的需要,因此成为现在图像检索
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服装在淘宝、京东等电子商务网站中属于销售量巨大的一个门类,服装图像检索技术能够针对用户的兴趣喜好推荐相同风格特点的衣服,能够增强用户体验,提供更优质的服务。基于文本的图像检索方式需要人工进行标注,不能准确描述服装特点,客户也不能准确描述自己的需求。而基于内容的图像检索方式它能自动提取图像特征,在检索数据集中查找具有相似特征的服装图片,不需要人工标注,检索结果也更贴合用户的需要,因此成为现在图像检索主流的研究方向。本文有两个创新点分别如下:提出了基于生成对抗网络的半监督哈希服装图像检索模型。使用生成对抗网络来构建模型。先训练生成对抗网络,再通过判别器对哈希网络编码器的参数进行初始化。使用生成器为训练集生成更多样本实现数据增强,并对模型进行改造以适用于半监督学习。实验证明该方法能够使无标签数据得到利用,提升了图像检索网络的性能。提出了基于特征融合的服装图像检索方法。本文使用OpenPose对服装图像中人物区域内的人体关节点进行提取,利用多个人体关节点与服装区域之间的对应关系,连接人体关键点的坐标间接获取服装的衣领、衣袖等区域的位置。通过RoI池化获取服装部件区域的浅层卷积特征,串联深层卷积特征,融合不同层次的卷积特征获得图像的视觉和语义信息进行服装图像检索。实验证明通过感兴趣区域的特征融合能够保留更多的细节信息,提升检索精度。
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