当前位置:主页 > 经济论文 > 电子商务论文 >

基于距离度量学习和多视图学习的服装主观风格识别方法

发布时间:2018-07-09 10:13

  本文选题:服装主观风格 + 距离度量学习 ; 参考:《浙江大学》2016年硕士论文


【摘要】:随着电子商务的发展,如何正确识别服装风格成为一项意义深远的工作。服装风格的准确识别可为如下研究提供基础:自动化的服装标注、基于内容的服装检索、个性化的服装推荐、风格统一的服装搭配。而现有服装风格识别方法主要基于客观风格,较少基于主观风格,且缺乏对多个主观风格同时识别的工作,因此本文提出一种基于多个主观风格的服装识别方法。我们首先从互联网上爬取多张带有多个主观风格的服装图片及其主、客观风格信息;然后对这些图片进行姿势估计和特征提取;其次为了能够得到更有区分度的特征,我们提出一种多标签距离度量学习模型,并将该模型运用到已获得的特征上,得到新的距离度量学习特征。之后为了进一步提高服装主观风格的识别效果,我们结合服装图片的客观风格文本描述信息,将已有的单标签多视图学习模型改进成为多标签多视图学习模型,得到多视图学习的新特征。最后对多视图学习特征集进行多标签分类,得到服装多个主观风格的识别结果。实验结果表明,本文提出的基于距离度量学习和多视图学习的服装主观风格识别方法可以有效地识别服装主观风格。
[Abstract]:With the development of e-commerce, how to correctly identify clothing style has become a far-reaching work. The accurate identification of clothing style can provide the basis for the following research: automatic clothing labeling, content based clothing retrieval, personalized clothing recommendation, uniform style of clothing collocation. However, the existing fashion style recognition methods are mainly based on objective style, less on subjective style, and lack of recognition of multiple subjective styles at the same time. Therefore, this paper proposes a multi-subjective style based clothing recognition method. First, we crawl a number of clothing images with multiple subjective styles and their subjective and objective style information from the Internet; then we estimate the posture of these images and extract the features; secondly, we can get more differentiated features. We propose a multi-label distance metric learning model and apply the model to the acquired features to obtain a new distance metric learning feature. Then, in order to improve the recognition effect of clothing subjective style, we improve the existing single-label multi-view learning model into multi-label multi-view learning model by combining the objective style text description information of clothing image. A new feature of multi-view learning is obtained. Finally, multi-view learning feature sets are classified by multi-label classification, and the recognition results of multiple subjective styles of clothing are obtained. The experimental results show that the proposed method based on distance metric learning and multi-view learning can effectively identify the clothing subjective style.
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TS941.2

【相似文献】

相关期刊论文 前4条

1 毋涛;姜寿山;;BOM多视图及其转换(英文)[J];陕西科技大学学报;2006年04期

2 孙祥娥,刘益成;多视图类多文档模板在VC++中的实现[J];石油仪器;2000年02期

3 毋涛;姜寿山;陈永当;张建华;;基于扩展Gozintograph的BOM多视图研究[J];重型机械;2006年04期

4 ;[J];;年期

相关会议论文 前3条

1 张秀芬;裴承慧;胡志勇;;在OpenGL中实现多视图表示[A];第十四届全国图学教育研讨会暨第六届制图CAI课件演示交流会论文集(下册)[C];2004年

2 赵旭;刘克;吴威;;多视图三维重建技术和不确定问题[A];第八届中国不确定系统年会论文集[C];2010年

3 张岩;杨冬青;唐世渭;;Web仓储中的多视图一致性维护[A];第十九届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2002年

相关博士学位论文 前8条

1 杨琬琪;多视图特征选择与降维方法及其应用研究[D];南京大学;2015年

2 钱强;复杂场景下的多视图学习方法研究[D];南京航空航天大学;2013年

3 田文;多视图图像的快速三维场景重建[D];华中科技大学;2010年

4 徐帆;无组织多视图图像的自动化三维场景重建[D];华中科技大学;2007年

5 周旭东;基于不同多视图数据场景的典型相关分析研究和应用[D];南京航空航天大学;2013年

6 段春梅;基于多视图的三维模型重建方法研究[D];山东大学;2009年

7 陈斌;异常检测方法及其关键技术研究[D];南京航空航天大学;2013年

8 李静;基于多视图的三维景物重建技术研究[D];广东工业大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 周艳杰;基于多视图的交互式机械建模[D];郑州大学;2015年

2 洪鑫;基于多视图哈希的图书推荐系统的研究与实现[D];浙江大学;2015年

3 龙跃;基于产品BOM的多视图应用及实现[D];电子科技大学;2014年

4 王世佳;RF数据记录系统的重放软件设计[D];电子科技大学;2014年

5 王家亮;基于片元多视图重建在未标定序列图像重建上的应用[D];东北大学;2014年

6 陶萌;基于语义元的产品信息多视图语义研究[D];浙江工业大学;2015年

7 贾超;基于多视图的瓦当三维模型重建的研究与实现[D];西北大学;2015年

8 吴珊珊;基于多视图稀疏嵌入分析的识别算法研究[D];南京邮电大学;2015年

9 高珊;基于距离度量学习和多视图学习的服装主观风格识别方法[D];浙江大学;2016年

10 金登科;基于多视图锚点图哈希技术的推荐算法研究[D];浙江大学;2016年



本文编号:2109026

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/dianzishangwulunwen/2109026.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户60c61***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com