| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像检索技术研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 CBIR技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 CBIR技术在服装检索方面的应用现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新点 | 第11页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 基于图像内容的特征提取技术基础 | 第13-22页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 常见图像特征描述方法 | 第13-18页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第13-14页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第14-16页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第16-18页 |
| 2.3 相似性度量算法 | 第18-19页 |
| 2.4 图像检索系统性能评估 | 第19-21页 |
| 2.4.1 查全率查准率 | 第20页 |
| 2.4.2 排序值评价 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于Tamura特征融合的服装面料识别检索研究 | 第22-39页 |
| 3.1 问题提出 | 第22-23页 |
| 3.2 基于Tamura面料特征提取和分类决策树设计 | 第23-30页 |
| 3.2.1 基于改进Tamura的面料纹理特征提取 | 第23-28页 |
| 3.2.2 Tamura纹理特征和颜色特征融合 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于决策树的面料分类检索模型 | 第29-30页 |
| 3.3 基于Tamura特征融合的面料识别检索设计 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第32-33页 |
| 3.4.2 服装面料的纹理颜色特征实验 | 第33-36页 |
| 3.4.3 服装面料的相似度测量实验 | 第36-38页 |
| 3.4.4 实验结论 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于HOG和SVM的服装款式识别研究 | 第39-53页 |
| 4.1 问题提出 | 第39-40页 |
| 4.2 基于服装要素的HOG特征设计 | 第40-43页 |
| 4.2.1 HOG算法工作原理 | 第40-42页 |
| 4.2.2 服装要素中的HOG描述子设计 | 第42-43页 |
| 4.3 基于HOG+SVM服装要素识别 | 第43-47页 |
| 4.3.1 SVM的工作原理 | 第43页 |
| 4.3.2 服装要素SVM分类识别策略 | 第43-45页 |
| 4.3.3 HOG+SVM服装要素识别流程与算法实现 | 第45-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.4.2 HOG维度对服装要素识别精确度的影响 | 第47-51页 |
| 4.4.3 对实验中错分情况的分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于服装要素的图像检索系统设计与实现 | 第53-64页 |
| 5.1 图像检索系统概述 | 第53-54页 |
| 5.2 系统架构及实现原理 | 第54-55页 |
| 5.3 数据库(表)设计 | 第55-56页 |
| 5.4 系统主要功能设计与实现 | 第56-62页 |
| 5.4.1 用户管理模块 | 第56-57页 |
| 5.4.2 面料图像数据库管理 | 第57-59页 |
| 5.4.3 服装要素的ROI区域标定 | 第59-60页 |
| 5.4.4 服装要素的数据库管理 | 第60-62页 |
| 5.5 系统性能分析 | 第62-63页 |
| 5.5.1 面料检索的性能分析 | 第62页 |
| 5.5.2 服装款式检索性能分析 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
