基于多特征融合的商品圖像分類.pdf

1、由于電子商務網(wǎng)站的成功發(fā)展及網(wǎng)絡多媒體技術(shù)的迅速普及，在線購物已經(jīng)成為一種方便、快捷、廉價且時尚的購物方式，但隨之而來的是圖像數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)的增長，對如此超大規(guī)模的多媒體數(shù)據(jù)進行有效管理，并提供迅速、準確的檢索服務是一個極具挑戰(zhàn)性的課題。目前，電子購物網(wǎng)站的搜索服務仍然依賴基于文本的搜索引擎，標注并關(guān)聯(lián)商品的基本信息，對于用戶難以準確地描述的樣式、花紋、造型等特有屬性缺少進一步的標注，將基于內(nèi)容的圖像自動分類引入電子商務，緩解商品圖像數(shù)

2、據(jù)庫的管理壓力和提高消費者對商品的檢索效率，是當前電子商務領(lǐng)域的迫切需求。
　　 本文以在線購物商品的圖像為基礎，構(gòu)建了一個手工標注商品特殊屬性的數(shù)據(jù)集，并以大量實驗關(guān)注不同的圖像特征對商品圖像屬性的分類檢測結(jié)果。主要的研究內(nèi)容和貢獻如下:
　　 首先，本文針對原始且粗略的在線商品圖像集，從購物用戶最關(guān)注的色彩和款式兩個重要屬性出發(fā)，基于商品圖像特性進行了顏色、紋理和形狀分布的剖析，確定運用HSV顏色空間對商品圖像提取顏

3、色矩和顏色直方圖特征，并采用局部二值模式、梯度局部二值模式、二元梯度輪廓和方向梯度直方圖描述紋理信息和形狀信息聯(lián)合表達商品圖像的款式屬性，通過實驗證明了這些特征具有的分類性能。
　　 其次，文中詳細介紹了不同底層特征對于商品顏色和款式屬性的分類方法細節(jié)，對兩個屬性層面的不同特征進行特征級的融合，構(gòu)建復合的特征向量并通過實驗檢驗特征組合分類的性能變化，實驗結(jié)果表明，商品圖像的分類準確率得到了部分提升。
　　 最后，雖然每種