基于手绘草图的服装图像检索方法研究
发布时间：2021-03-31 20:28
近年来,电子商务和触屏终端的广泛应用,淘宝上每天数以万计的产品被检索,而这其中,服装检索成为了一个关注的焦点。早期的基于文本的搜索方式已经不能满足大众的需求,随后,“以图搜图”的检索方式被迅速得到推广。目前在各大电子商务平台上主要通过拍照的方式进行服装检索,但并不是所有的用户都能够随时随地拍到想检索的图片,加之拍照图片极大地受到光照、场景以及设备性能的影响,导致检索准确率不高且效率低。手绘草图是人类最早表达思想和相互交流的一种形式,其最大的特点是能够直观表达对象的形状。为此,本文为了解决现有基于文本和内容的服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先,针对目前手绘草图与服装图像无法匹配、准确率低的问题,本文提出基于正则化随机漫步的显著区域检测及边缘提取方法,该方法利用正则化的随机漫步算法得到服装显著区域,通过边缘提取算法来服装边缘信息,根据服装的显著区域对边缘信息进行加权,以获得服装边缘图像。能够较好地去除背景信息干扰,也有效地保存了服装的轮廓特征信息,解决草图与服装图像的差异,提升检索准确率。然后,针对服装种类繁多、匹配效率低问题,本...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SBIR研究现状
第一章绪论5构建约80万张服装标注数据集，通过有监督的学习对服装属性进行预测和检索；类似的，由CorbièreC[26]提出利用Resnet50网络对图像进行训练，从图像中预测单词袋描述，挑选出一个标签，通过输出词汇表中每个单词的概率来预测服装属性，如图1.2（d）所示，以上两种方法都需要大量的语义标注，对数据集和计算机性能要求高，此外，语义标注具有一定的歧义，用户利用拍照输入的检索图像包含许多噪声，对于商用服装检索来说，检索效率是一个很大考验。图1.2服装检索研究现状1.3主要研究内容与创新点本文研究了基于手绘草图的图像检索和服装检索的现状和存在的问题，总结了基于手绘草图的服装检索相关方法，并对这些方法进行了比较；然后提出了一种基于正则化随机漫步的显著区域检测及边缘提取算法，通过该算法提取服装边缘信息，利用基于距离相关系数的重排序算法对检索结果优化，最后设计和实现了结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索系统。本文创新点主要有以下几点：1）提出一种基于视觉显著区域检测的服装边缘提取方法，既能够较好地去除背景信息干扰，也有效地保存了服装的轮廓特征信息；2）提出一种基于距离相关系数的重排序方法，自适应地更新相似度分数，对其相似度进行优化排序，与相关方法比较，本文方法在计算成本花费很少的情况
昆明理工大学硕士学位论文12和显著轮廓图（salientcontourmap）。定义全局等值线图来查找简单背景下的相关图像，定义显着等值线图来解决对象与查询相似的问题。图2.5显著区域检测在服装图像中应用2.3.3草图生成目前，许多研究人员已经在草图识别和基于细粒度的手绘草图检索（FG-SBIR）等方面在不同的背景下做了许多研究。草图生成的一个基本挑战是如何处理完全不同的人类绘画风格，特别是在抽象层次上。在这项工作中，文献错误!未找到引用源。提出了第一个基于笔画的草图抽象模型，具体地说，它是通过对笔画移除策略的强化学习来训练抽象草图生成的模型，该模型学习预测哪些笔画可以安全地移除而不影响可识别性，如图2.6所示。该模型可以用于多种草图生成任务：（1）对笔画显著性进行建模并理解草图识别模型的决策；（2）针对给定类别或照片中的参考对象实例合成可变抽象的草图；（3）通过自然图像转换草图。文献[39]提出了一个草图生成模型，该模型可以自动总结给定类别的草图的笔画构成。该模型对于一组姿态相似的草图时，它能学习到一组笔画连贯部分的结构和外观，每个部分由一组笔画表示，通过将该模型拟合到图像中，能够合成视觉上相似的、令人满意的草图。图2.6图像生成草图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法[J]. 赵鹏,刘杨,刘慧婷,姚晟. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(02)
[2]Mean Shift图像分割算法的并行化[J]. 李宏益,吴素萍. 中国图象图形学报. 2013(12)
[3]基于小波变换的分级图像检索[J]. 王玉,罗代升,陶青川,杨晓东. 四川大学学报(自然科学版). 2007(02)
博士论文
[1]按例和按绘的图像检索研究[D]. 钱晶.中国科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于手绘草图的三维模型检索研究与应用[D]. 何柳.西北大学 2018
[2]基于Android的商品草图搜索系统[D]. 冯璐.西南交通大学 2016
[3]基于HOG和骨架特征的三维模型检索算法的研究和实现[D]. 陈荷莲.中山大学 2015
[4]基于草图的海量图像检索方法研究[D]. 许鹏飞.浙江大学 2015
[5]显著区域检测及其在服装检索中的应用[D]. 娜黑雅.中国石油大学(华东) 2014
[6]基于草图的图像检索技术研究及系统实现[D]. 钟龙招.厦门大学 2014
本文编号：3112027
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SBIR研究现状
第一章绪论5构建约80万张服装标注数据集，通过有监督的学习对服装属性进行预测和检索；类似的，由CorbièreC[26]提出利用Resnet50网络对图像进行训练，从图像中预测单词袋描述，挑选出一个标签，通过输出词汇表中每个单词的概率来预测服装属性，如图1.2（d）所示，以上两种方法都需要大量的语义标注，对数据集和计算机性能要求高，此外，语义标注具有一定的歧义，用户利用拍照输入的检索图像包含许多噪声，对于商用服装检索来说，检索效率是一个很大考验。图1.2服装检索研究现状1.3主要研究内容与创新点本文研究了基于手绘草图的图像检索和服装检索的现状和存在的问题，总结了基于手绘草图的服装检索相关方法，并对这些方法进行了比较；然后提出了一种基于正则化随机漫步的显著区域检测及边缘提取算法，通过该算法提取服装边缘信息，利用基于距离相关系数的重排序算法对检索结果优化，最后设计和实现了结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索系统。本文创新点主要有以下几点：1）提出一种基于视觉显著区域检测的服装边缘提取方法，既能够较好地去除背景信息干扰，也有效地保存了服装的轮廓特征信息；2）提出一种基于距离相关系数的重排序方法，自适应地更新相似度分数，对其相似度进行优化排序，与相关方法比较，本文方法在计算成本花费很少的情况
昆明理工大学硕士学位论文12和显著轮廓图（salientcontourmap）。定义全局等值线图来查找简单背景下的相关图像，定义显着等值线图来解决对象与查询相似的问题。图2.5显著区域检测在服装图像中应用2.3.3草图生成目前，许多研究人员已经在草图识别和基于细粒度的手绘草图检索（FG-SBIR）等方面在不同的背景下做了许多研究。草图生成的一个基本挑战是如何处理完全不同的人类绘画风格，特别是在抽象层次上。在这项工作中，文献错误!未找到引用源。提出了第一个基于笔画的草图抽象模型，具体地说，它是通过对笔画移除策略的强化学习来训练抽象草图生成的模型，该模型学习预测哪些笔画可以安全地移除而不影响可识别性，如图2.6所示。该模型可以用于多种草图生成任务：（1）对笔画显著性进行建模并理解草图识别模型的决策；（2）针对给定类别或照片中的参考对象实例合成可变抽象的草图；（3）通过自然图像转换草图。文献[39]提出了一个草图生成模型，该模型可以自动总结给定类别的草图的笔画构成。该模型对于一组姿态相似的草图时，它能学习到一组笔画连贯部分的结构和外观，每个部分由一组笔画表示，通过将该模型拟合到图像中，能够合成视觉上相似的、令人满意的草图。图2.6图像生成草图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法[J]. 赵鹏,刘杨,刘慧婷,姚晟. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(02)
[2]Mean Shift图像分割算法的并行化[J]. 李宏益,吴素萍. 中国图象图形学报. 2013(12)
[3]基于小波变换的分级图像检索[J]. 王玉,罗代升,陶青川,杨晓东. 四川大学学报(自然科学版). 2007(02)
博士论文
[1]按例和按绘的图像检索研究[D]. 钱晶.中国科学技术大学 2009
硕士论文
[1]基于手绘草图的三维模型检索研究与应用[D]. 何柳.西北大学 2018
[2]基于Android的商品草图搜索系统[D]. 冯璐.西南交通大学 2016
[3]基于HOG和骨架特征的三维模型检索算法的研究和实现[D]. 陈荷莲.中山大学 2015
[4]基于草图的海量图像检索方法研究[D]. 许鹏飞.浙江大学 2015
[5]显著区域检测及其在服装检索中的应用[D]. 娜黑雅.中国石油大学(华东) 2014
[6]基于草图的图像检索技术研究及系统实现[D]. 钟龙招.厦门大学 2014
本文编号：3112027
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3112027.html
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