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一种基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法
摘要：
多特征检索是一种重要的图像检索方法，该方法通过结合多种特征来提高检索性能。基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法通过对图像进行卷积和池化操作，提取出丰富的图像特征，然后结合其他特征进行图像检索。本文重点介绍了该方法的实现过程，包括图像预处理、卷积神经网络的构建、特征提取和多特征结合等方面。通过实验验证了该方法在服装图像检索上的有效性和优越性。
关键词：
多特征检索、卷积神经网络、图像特征、图像检索、服装图像
1.引言
随着互联网的发展和普及，图像数据成为了人们生活中不可分割的一部分。在这些海量的图像数据中，如何迅速有效地找到自己感兴趣的图片，成为了研究的焦点。图像检索是计算机视觉领域的一个研究热点，其主要目标是通过计算机自动分析图像的特征，找到与查询图像相似的目标图像，实现图像检索功能。
基于卷积神经网络的图像检索方法在近年来被广泛应用，这种方法可以通过卷积层和池化层对图像进行特征提取和降维，从而获得丰富的图像特征。随着神经网络模型的不断发展和优化，卷积神经网络已经成为了图像识别和图像检索领域中的重要工具。
服装是人们生活中必不可少的一部分，每天都会面对各种不同的服装，如何通过图像检索找到自己需要的服装，成为了人们生活中的一个问题。传统的服装图像检索方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，容易受限于人工特征的限制。针对这一问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法，通过提取丰富的图像特征和结合多种特征进行检索，能够在服装图像检索中实现更好的性能。
本文的主要贡献是在多特征检索的基础上，进一步运用卷积神经网络的方法，实现了在服装图像检索上的应用。本文的余下部分组织如下：第2节介绍了相关工作，第3节介绍了本文方法的详细实现，第4节是实验结果和分析，最后第5节是总结与展望。
2.相关工作
多特征检索是一种常用的图像检索方法，该方法可以通过结合多种特征来提高检索性能。其中常用的特征包括颜色特征、形状特征、纹理特征、局部特征以及语义特征等。
颜色特征是图像最直观的特征之一，其可以通过图像中各像素点的颜色值来计算。颜色特征在图像检索中已经得到广泛应用，但其存在对光照和阴影等条件的敏感性。
形状特征是描述物体几何形状和外观的特征，其被广泛应用于物体识别和图像检索中。形状特征能够描述物体的轮廓、边缘和几何特征等信息，但其需要对物体的几何形状和结构进行复杂的计算。
纹理特征是描述物体表面纹理、结构和配置的特征，其可以通过局部纹理分析来获得。纹理特征在图像检索中也被广泛应用，但其存在对旋转、缩放、仿射变换等操作的不敏感性。
局部特征是提取图像中局部区域的特征，该方法被广泛应用于图像配准、图像识别和图像检索等领域。当图像中存在大量噪声和低质量区域时，局部特征可以起到良好的抗干扰和鲁棒性。
语义特征是通过计算图像中物体的概念表示来进行图像检索的。该方法需要先进行物体检测和识别，然后将物体的概念表示与数据库中的图像进行比对。
3.方法描述
本文使用的基于卷积神经网络的多特征服装图像检索方法主要包括图像预处理、卷积神经网络的构建、特征提取和多特征结合等方面。
3.1图像预处理
图像预处理是图像检索的第一步，预处理主要包括图像采集、图像分类和标注、图像增强等操作。在服装图像检索中，需要对服装图片进行分类和标注，以便于将其纳入到不同的特征子集中。
图像增强是为了提高图像质量和降低图像噪声的一种操作，该方法可以通过去噪、平滑、锐化等方法来增强图像的特征。
3.2卷积神经网络的构建
卷积神经网络是在深度学习领域中被广泛应用的一种模型，其能够通过卷积、池化等操作提取出图像的特征，并输出对应的分类信息。本文使用的卷积神经网络是基于AlexNet模型进行构建的，其网络结构如图1所示。
图1.基于AlexNet模型的卷积神经网络结构
卷积神经网络的输入是图像的像素矩阵，通过卷积和池化操作生成特征值，然后通过全连接层输出分类结果。在构建卷积神经网络时，需要根据数据集的特点进行不同层数和不同参数的设置，以达到最好的检索效果。
3.3特征提取
特征提取是卷积神经网络应用于图像检索中的重要步骤，其可以提取出图像丰富的特征信息。本文使用卷积神经网络提取出图像的卷积层输出作为图像的特征表示，具体的，我们选择卷积神经网络的第五个卷积层作为多尺度全局特征表示，选择卷积层之前的常规池化层为局部特征表示。我们分别对每个卷积层提取图像的特征，并将其结合在一起，形成多特征表示，作为图像的描述符。
3.4多特征结合
本文的多特征结合方法采用加权求和的方式，将不同特征的结果组合起来。具体的，我们通过增量更新训练数据集的预定义中心来实现多特征结合，然后根据查询