[发明专利]一种基于卷积神经网络的服装图像分类与检索方法及系统在审
| 申请号： | 201910492484.9 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110210567A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 张瑞华 | 申请（专利权）人： | 广州瑞智华创信息科技有限公司;张瑞华 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 彭伶俐;丁彦峰 |
| 地址： | 511495 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的服装图像分类与检索方法，通过构建并训练的深层卷积神经网络模型提取待检索图像的特征向量，并将待检索图像的特征向量与建立的特征向量库中的特征向量进行余弦相似度对比，能够高效准确的检索出与待检索图像相同或最相似的几张图像，由于卷积神经网络对几何变换、形变、光照具有一定程度的不变性，因此该方法能够极大地提高图像分类与检索的准确率，应用于服装图像检索中，便捷高效并具有较高的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 特征向量 检索 服装图像 检索图像 余弦相似度 几何变换 模型提取 图像分类 不变性 鲁棒性 分类 形变 准确率 构建 光照 图像 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的服装图像分类与检索方法，其特征在于，所述方法包括：将带有类别信息的服装图像数据集分割为训练集和验证集；构建卷积神经网络模型；使用所述训练集对所述卷积神经网络模型进行训练；使用所述验证集对训练后的所述卷积神经网络模型进行验证；使用所述卷积神经网络模型提取所述服装图像数据集中图像的特征向量，并建立特征向量库；使用所述卷积神经网络模型提取待检索图像的特征向量；将所述待检索图像的特征向量与所述特征向量库中的特征向量使用余弦相似度进行一一比对，输出所述服装图像数据集中与所述待检索图像最相似的前多张图像。
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