基于内容的服装图像检索系统的研究与应用
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 选题背景 | 第11页 |
1.2 服装图像检索的研究意义 | 第11-12页 |
1.3 服装检索的难点和国内外研究动态 | 第12-13页 |
1.3.1 服装检索的难点 | 第12页 |
1.3.2 国内外服装检索研究动态 | 第12-13页 |
1.4 本文的研究内容 | 第13页 |
1.5 本论文章节安排 | 第13-15页 |
第二章 服装图像检索中的理论基础 | 第15-28页 |
2.1 引言 | 第15页 |
2.2 相关系统介绍 | 第15-18页 |
2.2.1 谷歌商品搜索 | 第16页 |
2.2.2 淘淘搜 | 第16页 |
2.2.3 图图搜衣 | 第16-17页 |
2.2.4 最美搜衣 | 第17-18页 |
2.2.5 百度识图 | 第18页 |
2.3 图像特征提取 | 第18-23页 |
2.3.1 颜色特征 | 第18-20页 |
2.3.2 纹理特征 | 第20-22页 |
2.3.3 形状特征 | 第22-23页 |
2.4 决策树分类算法 | 第23-26页 |
2.4.1 决策树简介 | 第23页 |
2.4.2 决策树分类算法 | 第23-26页 |
2.5 基于文本的检索技术 | 第26-27页 |
2.5.1 倒排索引 | 第26页 |
2.5.2 Lucene全文索引引擎 | 第26-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 服装图像特征提取 | 第28-38页 |
3.1 引言 | 第28页 |
3.2 改进的服装图像颜色特征 | 第28-32页 |
3.2.1 简介 | 第28页 |
3.2.2 服装图像颜色特征提取方法 | 第28-31页 |
3.2.3 效果分析 | 第31-32页 |
3.3 纹理特征 | 第32-35页 |
3.3.1 灰度共生矩阵 | 第32-34页 |
3.3.2 Tamura纹理特征 | 第34-35页 |
3.4 形状特征 | 第35-37页 |
3.4.1 几何常量特征 | 第35-36页 |
3.4.2 几何不变距 | 第36-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于决策树的服装图像文本映射 | 第38-47页 |
4.1 引言 | 第38-39页 |
4.2 决策树分类算法 | 第39-45页 |
4.2.1 算法描述 | 第39-40页 |
4.2.2 基本过程 | 第40-43页 |
4.2.3 实验结果分析 | 第43-45页 |
4.3 特征编码 | 第45-46页 |
4.3.1 编码简介 | 第45页 |
4.3.2 特征编码实现 | 第45-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-47页 |
第五章 服装图像检索系统的设计 | 第47-57页 |
5.1 引言 | 第47页 |
5.2 系统设计 | 第47-55页 |
5.2.1 系统模块图 | 第47-48页 |
5.2.2 服装图像特征提取模块 | 第48-50页 |
5.2.3 决策树分类模块 | 第50-51页 |
5.2.4 特征编码模块 | 第51-52页 |
5.2.5 特征关键字提取模块 | 第52页 |
5.2.6 基于关键字的服装检索模块 | 第52-55页 |
5.3 系统运行流程 | 第55-56页 |
5.4 本章小结 | 第56-57页 |
第六章 系统实现和测试 | 第57-77页 |
6.1 引言 | 第57页 |
6.2 基于内容的服装图像检索系统实现 | 第57-65页 |
6.2.1 Web系统搭建 | 第57-60页 |
6.2.2 图像到关键字映射 | 第60-62页 |
6.2.3 基于关键字检索 | 第62-64页 |
6.2.4 页面设计 | 第64-65页 |
6.3 系统测试 | 第65-76页 |
6.3.1 测试环境 | 第65-66页 |
6.3.2 功能测试 | 第66-73页 |
6.3.3 性能测试 | 第73-76页 |
6.4 测试结果分析 | 第76页 |
6.5 本章小结 | 第76-77页 |
第七章 总结和展望 | 第77-79页 |
7.1 工作总结 | 第77页 |
7.2 工作中的不足及展望 | 第77-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-83页 |
个人简介和攻读硕士期间的成果 | 第83-84页 |