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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、研究背景及意义
随着互联网技术和智能手机设备的快速发展，人们享有了更加便捷的网络购物体验。越来越多的人们选择在互联网上购买服装，而搜索引擎和电商平台的发展也为服装搜索提供了广泛的应用前景。但由于服装的复杂多样性和个性化需求，传统搜索方式难以满足用户的需求，因此交互式服饰图像检索系统受到越来越多的关注。
交互式服饰图像检索系统可以通过用户所提供的少量样本图像来搜索出符合用户需求的服装图像，并提供多个候选结果。在这种系统中，用户和系统之间进行反复交互，系统会根据用户提供的反馈信息不断优化搜索结果。这种交互式的方式可以帮助搜索引擎更好地理解用户的需求，提高搜索结果的准确性和个性化程度，更好地满足用户的需求。
本文研究交互式服饰图像检索系统的设计及实现，将探索如何通过多种技术手段来提高系统的准确性和稳定性，将会为电商企业提供更加高效便捷的图像搜索服务，为用户提供更加舒适的购物体验。
二、研究内容
1.基于深度学习的图像特征提取
本研究的交互式服饰图像检索系统将采用深度学习技术进行图像特征提取，并采用诸如VGG16、ResNet及Inception等网络。在实验过程中，将对以上几种网络进行评估和比较，以确定最优网络。
2.基于分类器的服装识别
本研究将建立一个基于分类器的服装识别模型，通过对服装的图像特征进行分类，建立服装分类器。在这种模型中，我们将采用支持向量机（SVM）以及K近邻算法来实现分类功能。
3.交互式搜索算法
本研究的交互式服饰图像检索系统将采用基于相关反馈的交互式搜索算法。该算法基于用户反馈信息不断优化搜索结果，提高搜索准确性和个性化程度。
4.集成实现
在本研究中，我们将集成以上技术，在实际应用中实现交互式服饰图像检索系统，并以一个电商平台为例，对系统进行测试和评估。通过用户的反馈及系统的优化，最终实现一个高效准确的交互式服饰图像搜索系统。
三、研究进展
在研究过程中，我们已经完成了以下工作：
1.数据集的构建：我们从开放数据集和网络上采集了大量服装图像，并对其进行了注释和标记，构建了一个较为完整的服装图像数据集。
2.深度学习模型的实现：我们基于深度学习技术，使用开源框架TensorFlow，实现了VGG16、ResNet及Inception等几种常用的卷积神经网络，并进行了模型训练和验证。
3.分类器的建立：我们设计了一个SVM和K近邻算法相结合的服装分类器，并采用上述训练好的深度学习模型进行训练和验证。
目前，我们正在进行交互式搜索算法的研究和实现，并计划在未来对系统进行集成实现和测试。
四、研究展望
在接下来的研究中，我们将会继续深入探索在交互式服饰图像检索系统中的技术和模型优化措施，试图在准确性、性能、效率、稳定性等各个方面进一步提高系统的实现效果和可靠性。同时，我们还将探索在众多的服饰品牌和服饰类别中，如何支持越来越多的商品，并为用户提供更加便捷和优质的服务。