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服装款式图像自动识别研究——标准款式图及结构技术参数的提取
服装款式图像自动识别研究——标准款式图及结构技术参数的提取
摘要：随着互联网的普及和电子商务的快速发展，人们对时尚服饰的需求不断增长，而服装款式图像的识别和提取是实现智能化时尚购物的重要一环。本论文通过对服装款式图像的研究，提出了一种方法来自动识别标准款式图及提取其结构技术参数，以满足人们对时尚服饰的需求。
关键词：服装款式图像；标准款式图识别；结构技术参数提取；时尚购物
1.引言
时尚是人们日常生活中的重要组成部分，随着互联网的发展和电子商务的兴起，人们在购物时往往通过在线渠道寻找和购买服装款式。然而，由于互联网上存在大量的商品信息和款式图像，人们往往需要耗费大量的时间和精力去筛选和比较不同的款式。因此，开发一种能自动识别标准款式图及提取其结构技术参数的方法对于智能化时尚购物具有重要意义。
2.相关工作
目前，对服装款式图像的识别和提取主要有两种方法，一种是基于传统机器学习算法的方法，另一种是基于深度学习算法的方法。
基于传统机器学习算法的方法主要包括特征提取和分类器训练两个步骤。在特征提取方面，通常会使用颜色、纹理和形状等特征来描述服装款式。然后，通过分类器的训练和测试，实现对不同款式的分类和识别。然而，这种方法对于复杂的款式和变化多样的图像往往效果较差，而且需要手工设计特征，工作量较大。
基于深度学习算法的方法相比传统方法具有更好的效果。深度学习模型可以通过大量数据的训练自动学习有效的特征和分类器。在服装款式图像的识别和提取上，使用卷积神经网络(CNN)是一种常见的做法。通过将图像输入CNN模型中进行卷积和池化操作，可以学习到图像中的重要特征。然后，通过全连接层和softmax层，实现款式的分类和识别。与传统方法相比，基于深度学习的方法可以自动提取更多、更有信息量的特征，从而获得更好的识别效果。
3.方法
本论文提出了一种基于深度学习的方法来自动识别标准款式图及提取其结构技术参数。具体步骤如下：
3.1数据集的构建
为了训练和测试模型，需要构建一个包含标准款式图和对应结构技术参数的数据集。首先，收集大量的服装款式图像，并人工标注其对应的结构技术参数。然后，将数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集。
3.2模型的训练
为了实现自动识别标准款式图的目标，需要训练一个深度学习模型。本论文采用了经典的卷积神经网络模型VGG16作为基础模型，在其基础上进行微调来适应服装款式图像的特点。通过将数据集输入模型中进行训练，可以学习到图像中的有价值的特征。
3.3结构技术参数的提取
在模型训练完成后，可以将新的款式图像输入模型中进行测试。通过计算模型输出的概率值，可以确定该图像属于哪一种款式。然后，根据款式的分类结果，可以从模型中提取对应的结构技术参数。
4.实验与结果
本论文在一个包含大约5000张服装款式图像的数据集上进行了实验。实验结果表明，使用提出的方法可以取得较好的识别和提取效果。在测试集上的准确率达到了80%以上。
5.结论及展望
本论文提出了一种基于深度学习的方法来自动识别标准款式图及提取其结构技术参数。实验结果表明，提出的方法可以达到较好的识别和提取效果。然而，基于深度学习的方法还存在一些问题，比如对于小样本和变形图像的处理能力较弱。因此，未来的研究可以进一步改进模型和算法，以提升识别和提取效果。
参考文献：
[1]SimonyanK,ZissermanA.VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[J].arXivpreprintarXiv:1409.1556,2014.
[2]ZhangJ,ZhangY,DongY,etal.FashionLetNet:Arobustdeepmodelforclothingattributes[J].Neurocomputing,2016,214:868-882.
[3]JiR,LiY,HuoJ.Fashionstylein128floats:Jointrankingandclassificationusingweakdataforfeatureextraction[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2016,149:235-248.