| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于内容特征的图像检索研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于深度学习的图像检索研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 服装搭配技术研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 服装图像特征表示与深度学习相关技术 | 第17-28页 |
| 2.1 局部特征表示 | 第17-23页 |
| 2.1.1 SIFT特征 | 第17-20页 |
| 2.1.2 SURF特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3 BoF特征编码 | 第22-23页 |
| 2.2 深度特征表示 | 第23-26页 |
| 2.2.1 自动编码器 | 第23-24页 |
| 2.2.2 卷积神经网络 | 第24-26页 |
| 2.3 多标签分类 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于属性多标签卷积神经网络的服装图像检索 | 第28-44页 |
| 3.1 服装视觉属性分类 | 第28-30页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的多标签分类 | 第30-37页 |
| 3.2.1 Softmax多标签分类 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于服装属性的多分类器模型 | 第32-34页 |
| 3.2.3 模型训练 | 第34-37页 |
| 3.3 基于相似性学习的特征表示 | 第37-42页 |
| 3.3.1 相似性度量学习 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于Triplet相似性度量的服装特征优化模型 | 第38-40页 |
| 3.3.3 模型训练与特征提取 | 第40-42页 |
| 3.4 服装特征匹配与检索 | 第42-43页 |
| 3.4.1 特征匹配方法 | 第42页 |
| 3.4.2 服装特征检索 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于特征融合的服装搭配技术 | 第44-54页 |
| 4.1 基于特征融合的服装搭配特征 | 第44-47页 |
| 4.1.1 服装特征融合 | 第44-45页 |
| 4.1.2 服装特征降维 | 第45-47页 |
| 4.2 基于融合特征和关联规则的服装搭配空间 | 第47-53页 |
| 4.2.1 服装搭配关联规则 | 第47-49页 |
| 4.2.2 服装搭配数据集生成 | 第49-52页 |
| 4.2.3 服装搭配空间构建 | 第52页 |
| 4.2.4 服装搭配推荐算法 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第54-65页 |
| 5.1 实验准备 | 第54-57页 |
| 5.1.1 实验环境准备 | 第54页 |
| 5.1.2 实验数据准备 | 第54-57页 |
| 5.2 实验结果评价方法 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第58-64页 |
| 5.3.1 服装属性分类网络特征检索效果 | 第58-61页 |
| 5.3.2 相似性学习网络特征优化效果 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |