| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术研究及介绍 | 第16-29页 |
| 2.1 服装模特图像的特点 | 第16-17页 |
| 2.2 图像特征取 | 第17-23页 |
| 2.2.1 颜色特征 | 第17-19页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第19-21页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第21-23页 |
| 2.3 支持向量机简介 | 第23-26页 |
| 2.4 人脸匹配 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 推荐系统设计 | 第29-38页 |
| 3.1 推荐系统的总体架构 | 第29-30页 |
| 3.2 风格分类模块 | 第30-32页 |
| 3.3 个性化人脸匹配设计 | 第32-34页 |
| 3.3.1 样片模特匹配模块 | 第33-34页 |
| 3.3.2 潮流模特匹配模块 | 第34页 |
| 3.4 综合处理模块 | 第34-36页 |
| 3.5 交互与推荐设计 | 第36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 系统关键技术的具体实现 | 第38-54页 |
| 4.1 风格分类 | 第38-48页 |
| 4.1.1 模特姿势估计 | 第38-39页 |
| 4.1.2 特征取 | 第39-43页 |
| 4.1.3 分类器训练 | 第43-48页 |
| 4.2 人脸相似匹配 | 第48-53页 |
| 4.2.1 人脸检测预处理 | 第48-51页 |
| 4.2.2 特征取 | 第51-52页 |
| 4.2.3 人脸相似度计算 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第54-66页 |
| 5.1 系统说明 | 第54-55页 |
| 5.2 风格分类测试 | 第55-59页 |
| 5.2.1 PCA降维 | 第55页 |
| 5.2.2 基于遗传算法参数寻优的SVM分类结果 | 第55-57页 |
| 5.2.3 基于粒子群算法参数寻优的SVM分类结果 | 第57-59页 |
| 5.3 人脸匹配测试 | 第59-61页 |
| 5.4 系统推荐结果 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 课题展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |