一種基于特征值融合的服裝面料圖像檢索方法_第1頁(yè)
一種基于特征值融合的服裝面料圖像檢索方法_第2頁(yè)
一種基于特征值融合的服裝面料圖像檢索方法_第3頁(yè)
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一 引隨著時(shí)代的發(fā)展，服裝面料圖像檢索已經(jīng)成為一個(gè)熱門(mén)的研究領(lǐng)域。通過(guò)服裝面料圖像檢索，可以將相似的面料圖像進(jìn)行匹配并獲取更多的二.在傳統(tǒng)的面料圖像檢索方法中，顏色、紋理、形狀等特征是最常用的直觀特征。顏色可以直接從像素值中提取，色彩直方圖、顏色矩等方法是常用的顏色特征提取方法。紋理是指一個(gè)物體表面的粗糙程度以及LBP、Gaor形狀特征包括邊緣、邊界曲率、相對(duì)位置和曲線擬合等。深度學(xué)習(xí)模型已成為面料圖像檢索領(lǐng)域的主要趨勢(shì)。這些模型逐漸替代了傳統(tǒng)的特征提取方法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）學(xué)習(xí)模型。通過(guò)CNN學(xué)習(xí)到的特征具有更高的鑒別性和更強(qiáng)的表達(dá)能力，三 方我們首先對(duì)原始面料圖像進(jìn)行一系列預(yù)處理操作，例如顏色空間轉(zhuǎn)換、灰度化、噪聲去除、亮度coor料圖像的可靠性和準(zhǔn)確性，在一定程度上減少了噪聲和其他干擾因素的影響。LBP、GCNN等。其中，LBPGCNN學(xué)習(xí)的特征提取方法。這些特征提取方法的組合能夠提高面料圖像檢索的準(zhǔn)確性和可靠性。特征提取得到的特征向量將在之后進(jìn)行融合。四.我們測(cè)試了兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集：CURETKIMIA。這些數(shù)據(jù)集包含了五.方法提取了特征向量。最后，我們將得到的特征向量進(jìn)行了特征值融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在準(zhǔn)確性和可靠性方面都有顯著的提高。我們的

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