检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=服装匹配"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

视频走秀场景下的服装匹配与推荐

视频走秀场景下的服装匹配与推荐

引用

作者：陈东浩北京邮电大学

学位级别：硕士

电子商务在短短的十几年内发展迅猛,打破了人们必须去实体店购物的空间限制,但现在人们网络购物的过程仍主要采取被动式用户搜索的方式,主动式的商品自动相似推荐尚不成熟,但主动推荐没有明显文字说明的商品,对商家和消费者而言都具有... 详细信息

电子商务在短短的十几年内发展迅猛,打破了人们必须去实体店购物的空间限制,但现在人们网络购物的过程仍主要采取被动式用户搜索的方式,主动式的商品自动相似推荐尚不成熟,但主动推荐没有明显文字说明的商品,对商家和消费者而言都具有很大的现实意义。论文致力于研究视频走秀场景下的服装自动匹配和相似推荐。首先,论文采用行人检测和人脸检测的方式进行模特定位,对检测返回区域尺寸进行了阈值调整;通过对视频帧建立混合通道高斯模型进行了背景去除,通过转换颜色空间对肤色聚类进行肤色去除。其次,论文对人工制造特征进行了特征选择,对HOG特征进行颜色拓展,对RGB颜色直方图和HSV颜色直方图两种拓展方式分别进行了研究,提升了 HOG特征的匹配准确率;对SIFT、SURF算法进行了 BAG OF FEATURE处理,对最佳聚类个数进行了实验研究,两种算法的匹配准确率分别有所提升。再次,论文将深度学习引入走秀场景,提取更具有语意的深度网络特征,将TOP5匹配准确率提高到99.1%。之后,论文通过对视频帧进行模特重定位、提出帧间投票机制解决了匹配结果不稳定的问题,提高整体的匹配准确率。最后,论文搭建了走秀视频-服装数据集,共包含13部走秀视频和9569张服装商品图片,训练了相似度度量网络,将走秀精确匹配拓展为走秀商品的相似服装推荐,TOP20准确率达到22.8%。

关键词：走秀视频服装匹配深度学习服装推荐

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的影视图片的服装匹配系统

基于深度学习的影视图片的服装匹配系统

引用

作者：敖鸿飞北京邮电大学

学位级别：硕士

随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在... 详细信息

随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在图像的精确匹配上效果并不理想。因此,如何通过以图搜图实现图像的精准匹配成为现阶段研究的热点。服装搜索作为互联网电商平台的主要业务,具有重大的研究价值。传统的文本搜索的本质在于图像标签化,而标签无法描述图像的细节信息。不同于文本检索,以图搜图根据图像本身特征进行检索,更易于实现精准匹配。但以图搜图也涉及到目标检测、特征提取等更高的技术挑战。本文的研究将紧密结合实际服装检索的应用场景,重点讨论影视剧中服装照片的精准匹配问题。本文基于多个深度网络模型,设计并实现了以图搜图系统架构。同时,本文研究并改进了服装自动识别和特征提取算法,使其适用于影视剧场景下服装的精准匹配。针对服装自动检测算法,本文提出了利用人脸圈定服装区域的方案来降低识别区域的背景噪音。针对传统算法中人脸遮挡无法检测的问题,本文使用WIDERFACE数据集重新训练了 FasterRcnn、SSD等网络,提高了人脸检测准确率。在服装特征提取方面,本文分析了传统服装特征提取的效果,提出了使用Alexnet、VGG16、ResNet50等深度网络提取特征的算法,提高服装特征准确性。与此同时,本文对ResNet50的网络结构进行了改进,提出了多层特征融合Multi-layer Feature的概念,增强了网络对于小尺度图像的特征敏感度,提升了网络性能。最后,本文根据网上及电商开放数据,搭建了含11800服装图片的数据集,利用该数据集对深度网络进行微调从而消除服装特征中背景噪音的影响。通过对系统准确率的分析,验证了算法的性能,满足了跨域场景下服装图片的精准匹配的要求。

关键词：服装匹配深度学习影视服装多特征融合

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于人体分割和变形的三维试衣研究

基于人体分割和变形的三维试衣研究

引用

作者：丁猛浙江理工大学

学位级别：硕士

近年来电子商务蓬勃发展,网上购物越来越流行,尤其是服装这类高需求的商品,但用户在网购服装时仍不能得到充分体验,因此三维虚拟试穿的需求越来越紧迫。本文通过自动分割算法得到用户的人体参数,然后将标准人体模型按照这些参数变形,生... 详细信息

近年来电子商务蓬勃发展,网上购物越来越流行,尤其是服装这类高需求的商品,但用户在网购服装时仍不能得到充分体验,因此三维虚拟试穿的需求越来越紧迫。本文通过自动分割算法得到用户的人体参数,然后将标准人体模型按照这些参数变形,生成特定的人体模型,最后通过包围盒匹配和同步变形实现服装模型和特定人体的匹配与试衣。主要研究内容包括:(1)标准人体模型和扫描人体模型的自动分割。引入弯曲度这一参数,通过网格顶点的弯曲度值定义特征边,提出了一种基于特征边的自动分割算法,有效避免了区域增长等算法的过分割问题。(2)标准人体模型的变形。为了实现人体参数的控制,将变形分为围度变形和高度变形。围度变形以腰围线作为约束源,采用约束变形来实现腰围线的长度控制。高度变形则采用自由变形算法,将各部位的包围盒作为自由变形的控制立方体,通过控制这个立方体的长度来控制高度参数。(3)变形人体的服装匹配。提出一种基于包围盒的服装匹配方法,通过人体模型的部位包围盒得到服装模型对应的待分割点集,并通过这些点集到人体模型分割点集的距离关系剔除冗余点,最终得到服装模型的变形区域映射,实现服装和人体的匹配及同步变形。利用上述方法构建出的试衣系统简便快捷,同时兼顾直观,并且不需要对不同用户重建服装模型,大大缩短了服装匹配的时间,在应用中更加快速实用。

关键词：三维试衣系统自动分割算法约束变形自由变形服装匹配

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

回到顶部

执行限定条件

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：