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交互式服饰图像检索研究及系统实现的中期报告
一、研究背景
随着物联网和各种物流管理系统的发展，电商平台的兴起，人们购物方式也发生了转变。相比传统的实体商店，现在的消费者更倾向于在互联网上进行购物。然而，互联网上大量的商品信息使得消费者难以快速找到自己想要的商品，特别是在服装领域。由于服装款式不同、品牌众多、颜色多样，使得图像在进行识别和查询的时候面临着巨大的挑战。
为了解决这一问题，研究人员提出了交互式服饰图像检索研究，试图通过图像检索技术使消费者能够更快找到自己想要的服装商品。
二、研究目的
本文旨在探究交互式服饰图像检索的实现方法，开发一个可用于电商平台的交互式服饰图像检索系统，使消费者能够方便、快捷地找到自己想要的服装商品。
三、研究内容
1、对交互式服饰图像检索技术的理论分析与研究。
2、数据集的构建和分类问题的处理。
3、基于深度学习模型的图像特征提取和表示算法研究。
4、交互式检索方法研究。
5、交互式服饰图像检索系统设计与实现。
四、研究思路
1、数据集的构建：采集不同品牌、不同颜色和不同款式的服饰数据，并进行分类处理。
2、特征提取算法研究：利用深度学习模型提取服装图像的特征。具体来说，利用卷积神经网络（CNN）对服装图像进行训练，提取图片的特征向量。
3、交互式检索方法研究：设计基于用户交互的图像检索算法，根据用户的反馈信息，动态调整检索模型，提高检索效率和准确率。
4、系统设计与实现：基于上述算法，设计一个可用于电商平台的交互式服饰图像检索系统，实现对服饰图像的检索，提高消费者的购物效率。
五、研究进展
数据集的构建已完成，目前进行了图像分类处理；特征提取算法的研究正在进行中；交互式检索方法的研究正在进行中；交互式服饰图像检索系统正在进行开发。
六、研究成果
本项目将开发一个可用于电商平台的交互式服饰图像检索系统，提高消费者的购物效率。同时，建立了基于深度学习模型和交互式算法的交互式服饰图像检索技术，为该领域的研究提供了一定的参考价值。