| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 服装图像分割 | 第11-13页 |
| 1.3.2 服装图像检索 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 服装图像分割相关技术 | 第18-22页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.3 人脸识别 | 第19-20页 |
| 2.4 SVM分类器 | 第20-21页 |
| 2.5 滑动窗口 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法 | 第22-32页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 HOG特征提取 | 第22-24页 |
| 3.2.1 HOG特征描述 | 第22-23页 |
| 3.2.2 HOG特征提取算法 | 第23-24页 |
| 3.3 基于HOG特征的联合分割算法 | 第24-26页 |
| 3.3.1 概率模型 | 第24页 |
| 3.3.2 超像素组合 | 第24-25页 |
| 3.3.3 ESVM分类器训练 | 第25页 |
| 3.3.4 分割传播 | 第25-26页 |
| 3.4 联合分割结果与性能分析 | 第26-30页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第26-27页 |
| 3.4.2 实验结果及性能分析 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 面向服装内容的特征提取技术 | 第32-44页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 颜色特征提取 | 第32-34页 |
| 4.2.1 彩色模型 | 第32-34页 |
| 4.2.2 颜色特征表达 | 第34页 |
| 4.3 纹理特征提取 | 第34-37页 |
| 4.3.1 Tamura纹理 | 第35-36页 |
| 4.3.2 Gabor纹理 | 第36-37页 |
| 4.4 形状特征提取 | 第37-39页 |
| 4.4.1 服装草图提取 | 第37-38页 |
| 4.4.2 服装轮廓提取 | 第38页 |
| 4.4.3 服装骨架提取 | 第38-39页 |
| 4.5 Bundled特征提取 | 第39-41页 |
| 4.5.1 SIFT特征 | 第39-40页 |
| 4.5.2 极大稳定极值区域MSERs | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-44页 |
| 第五章 基于颜色和Bundled特征匹配的服装图像检索 | 第44-58页 |
| 5.1 引言 | 第44-45页 |
| 5.2 特征匹配 | 第45-47页 |
| 5.2.1 颜色特征匹配相关方法 | 第45-46页 |
| 5.2.2 Bundled特征匹配相关方法 | 第46-47页 |
| 5.3 相似性度量 | 第47-51页 |
| 5.3.1 颜色特征匹配方法 | 第47-49页 |
| 5.3.2 Bundled特征匹配方法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 服装图像相似度融合计算 | 第50-51页 |
| 5.4 索引构建方法 | 第51-52页 |
| 5.4.1 视觉词汇 | 第51页 |
| 5.4.2 倒排序索引 | 第51-52页 |
| 5.5 服装图像检索技术评价 | 第52-53页 |
| 5.5.1 召回率和准确率 | 第52-53页 |
| 5.5.2 平均准确率 | 第53页 |
| 5.6 服装图像检索性能评价与结构分析 | 第53-57页 |
| 5.6.1 实验数据集 | 第53-55页 |
| 5.6.2 特征匹配实验结果分析 | 第55页 |
| 5.6.3 检索对比实验结果 | 第55-57页 |
| 5.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 | 第68页 |