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基于全局特征与局部特征组合的商品图像检索
商品图像检索是指通过商品图像进行相关商品的检索，广泛应用于电子商务和移动应用等领域中。传统的商品图像检索方法主要是基于全局特征的检索方法，这种方法通过提取整张图片的特征向量来表示该图片，如局部二值模式、局部纹理模式和颜色直方图等，然后利用相似度进行搜索匹配。这种方法可以获得较高的检索准确率，但是由于它所考虑的是整张图片，因此对于图像中的局部特征进行检索效果并不理想，因为全局特征并不能很好地描述图像的局部特征。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的商品图像检索方法得到了广泛的应用。该方法采用卷积层提取特征，利用全连接层将图像压缩成一个特征向量，然后进行检索匹配。此类方法可以有效地利用图像的多维信息，但是由于它没有考虑局部特征，因此在图像中出现类似于另一张图像的局部区域时，搜索效果也会出现偏差。
针对传统的基于全局特征和基于CNN的缺点，近年来出现了基于全局特征和局部特征组合的商品图像检索方法。这种方法将两种特征相结合，从而可以更好地描述图像的局部特征，提高检索准确率。主要是利用区域建议网络（RPN）进行图像中局部区域的检测，然后利用卷积神经网络进行特征提取。最后将全局特征和局部特征进行融合，进行商品图像检索。
在具体实现过程中，首先需要进行图像预处理，包括对图像进行归一化、裁剪、缩放等操作，以达到可处理的尺寸。接着，利用RPN进行每个图像区域的检测，并提取图像中每个局部区域的特征向量。然后，利用卷积神经网络对整个图像和所有局部区域进行特征提取，得到全局特征和局部特征。此外，在融合特征之前，还需要通过一些标准化方法对两种特征进行整合，以及对特征向量进行加权和缩放等操作。最后，将全局特征和局部特征融合，得到最终的特征向量，并进行相似性计算进行商品图像检索。
综上所述，基于全局特征和局部特征组合的商品图像检索方法可以充分利用图像的全局特征和局部特征，提高商品图像检索的准确率。此类方法虽然复杂度较高，但在实际应用中取得了良好的效果。未来，随着深度学习技术、硬件和算法等方面的发展，基于全局特征和局部特征组合的商品图像检索方法有望在更广泛的领域中得到应用和推广。