本文關鍵詞：基于深度卷積神經網絡的服裝圖像分類檢索算法

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【摘要】：針對利用深度學習的服裝圖像檢索算法分類精度較低的問題,提出基于深度卷積神經網絡的改進服裝圖像分類檢索算法,并建立一個具有16種屬性、10萬量級的網絡服裝圖像數(shù)據庫B_DAT Clothing。依據服裝圖像的復雜性,采用深度卷積神經網絡從B_DAT Clothing數(shù)據庫中自動學習服裝的屬性特征并建立哈希索引,進而構建基于服裝屬性的檢索模型,實現(xiàn)服裝圖像的高效分類和快速檢索。實驗結果表明,與傳統(tǒng)視覺特征分類算法相比,該算法在服裝分類上的準確率更高,屬性檢索效果更好。
【作者單位】： 南京信息工程大學信息與控制學院江蘇省大數(shù)據分析技術重點實驗室;江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 服裝屬性 卷積神經網絡 屬性檢索 分類排序 哈希索引 服裝數(shù)據庫
【基金】：國家自然科學基金(61672292,61300162,61272223) 江蘇省自然科學基金(BK20131003)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 2.江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術協(xié)同創(chuàng)新中心,南京210044)中文引用格式:厲智,孫玉寶,王楓,等.基于深度卷積神經網絡的服裝圖像分類檢索算法[J].計算機工程,2016,42(11):309-315.英文引用格式:Li Zhi,Sun Yubao,Wang Feng,et al.Clothing Image Classification and Retrieval Algo

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本文編號：740140