基于多特征的服装图像检索的智能购物系统研究

摘要

现代生活是快节奏的,大多数人的生活负担过重。在这种情况下,网上购物是一个很好的节省时间模式,然而对于女士服装就不能像杂货或家具一样容易敲定。这是由于女士服装具有很多难以描述的特征,如纹理、形状、颜色、印花、长度等。对此提出了一种搜索衣服的方法,其中查询以图像的形式代替描述性集合,程序的第一步是根据衣服和袖子的长度进行识别,获得诸如颜色和纹理的下一个特征。为了检测最佳匹配,创建了1 500个图像的数据集,该数据集由craftsvilla,jabong,voonik,myntra,amazon,snapdeal,flipkart,fashionara,shoppersstop等字段构建而成。实验结果证实精确度为89.25%,召回率为87.00%。