基于内容的服装检索系统研究与实现

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基于内容的服装检索系统研究与实现

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基于内容的服装检索系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-10页
注释表	第10-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 选题背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 本文的主要工作	第14页
1.4 本文的内容安排	第14-16页
第二章图像预处理	第16-33页
2.1 图像分割	第16-20页
2.1.1 现有算法以及存在的问题	第16-17页
2.1.2 基于先验知识的融合颜色与纹理特征的服装图像分割算法	第17-20页
2.1.2.1 算法设计	第17页
2.1.2.2 基于块截断思想的颜色特征	第17-18页
2.1.2.3 改进的LBP纹理特征	第18-19页
2.1.2.4 基于先验知识的图像分割	第19-20页
2.2 基于颜色的图像分类	第20-28页
2.2.1 颜色特征提取	第21-24页
2.2.1.1 RGB颜色模型	第21页
2.2.1.2 HSV颜色模型	第21-22页
2.2.1.3 量化的颜色特征	第22-24页
2.2.2 基于近邻传播和ISODATA的二次聚类算法	第24-28页
2.2.2.1 近邻传播聚类算法	第25-27页
2.2.2.2 基于ISODATA算法的二次聚类	第27-28页
2.3 实验结果与分析	第28-32页
2.3.1 服装图像分割实验	第28-31页
2.3.2 基于颜色的图像聚类实验	第31-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第三章基于内容的服装图像检索	第33-53页
3.1 服装款式的特征描述	第33-43页
3.1.1 SIFT特征提取技术	第33-36页
3.1.2 SIFT算法扩展优化	第36-37页
3.1.2.1 PCA-SIFT算法	第36页
3.1.2.2 Surf算法	第36-37页
3.1.3 SIFT及其相关算法存在的问题	第37-38页
3.1.4 基于空间分割的编码特征	第38-43页
3.1.4.1 算法的基本思想	第38-39页
3.1.4.2 获取编码特征的基本步骤	第39-43页
3.2 相似性检索	第43-46页
3.2.1 基于SIFT及其相关算法的精确匹配	第43-44页
3.2.1.1 K-D Tree的空间划分	第43-44页
3.2.1.2 基于BBF（Best Bin First）算法的匹配对搜索	第44页
3.2.2 基于编码特征的快速匹配	第44-46页
3.2.3 基于内容的服装图像检索基本步骤	第46页
3.3 实验结果与分析	第46-52页
3.3.1 精确匹配	第47-49页
3.3.1.1 精确匹配检索结果展示	第47-49页
3.3.1.2 精确匹配实验结果分析	第49页
3.3.2 快速匹配	第49-52页
3.3.2.1 快速匹配实验结果展示	第49-51页
3.3.2.2 快速匹配实验结果分析	第51-52页
3.4 本章小结	第52-53页
第四章基于内容的服装检索系统设计与实现	第53-64页
4.1 系统基本框架及工作流程	第53-54页
4.2 系统客户端功能模块	第54-55页
4.2.1 图像获取模块	第55页
4.2.2 结果展示模块	第55页
4.3 服务器端设计与实现	第55-58页
4.3.1 服务器端功能模块	第56-57页
4.3.2 服务器端数据库设计	第57-58页
4.4 系统测试与结果展示	第58-63页
4.4.1 系统性能测试	第58-60页
4.4.1.1 系统测试环境	第58-59页
4.4.1.2 系统测试数据	第59页
4.4.1.3 系统整体性能	第59-60页
4.4.2 系统功能展示	第60-63页
4.5 本章小结	第63-64页
第五章总结与展望	第64-66页
5.1 工作总结	第64-65页
5.2 未来展望	第65-66页
参考文献	第66-70页
致谢	第70-71页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第71页

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