[发明专利]基于深度学习与传统特征的多尺度服装检索方法及系统有效
| 申请号： | 201911391382.4 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111159456B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 普园媛;王志伟;王鑫;徐丹;钱文华;赵征鹏;徐俊;袁国武;余鹏飞 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/538;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/52;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 韩雪梅 |
| 地址： | 650091 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习与传统特征的多尺度服装检索方法及系统，包括提取待检索服装图像和图像数据库中的服装图像的多尺度级联CNN特征；根据待检索服装图像和图像数据库中的服装图像的多尺度级联CNN特征计算第一欧氏距离；使用CNN‑M模型得到的款式属性预测结果优化第一欧氏距离，得到初步检索结果；提取待检索服装图像和初步检索结果中的服装图像的传统特征，通过特征相似性融合公式融合多尺度级联CNN特征和传统特征来优化初步检索结果并排序，得到最终检索结果。本发明能够实现对服装从全局区域到款式部件区域初步检索结果的充分提取，并结合传统特征有效提升了检索准确率，优化排序结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 传统 特征 尺度 服装 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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