基于角点的服装款式特征提取方法及服装检索方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于角点的服装款式特征提取方法及服装检索方法和系统，其中服装款式特征提取方法中，首先提取出服装图像的前景，获得一个初步前景图；然后针对于初步前景图，通过区域生长算法获取到最终前景图；接着对最终前景图进行角点检测，获取到角点图；最后通过角点图获取到服装图像的服装款式特征值，包括角点图中的角点个数以及角点图中的角点相对距离标准差。本发明专利技术服装款式特征提取方法通过对服装图像的前景提取能够有效去除图像背景干扰，通过区域生长算法能够消除服装图像内部的伪角点，从而大大提高了角点检测的准确性，获到更为准确的服装款式特征。将本发明专利技术服装款式特征提取方法应用于服装检索时，可以大大提高查准率和查全率。

Clothing style feature extraction method and clothing retrieval method and system based on corner point

The invention discloses a method for extracting feature points based on the clothing styles and clothing retrieval method and system method in which feature extraction of clothing styles, clothing image is extracted from the prospect of a preliminary prospect; then for preliminary prospect map, access to the final foreground region growing algorithm by then; on the corner detection of the final foreground, get to the corner map; finally through the corner map to obtain feature values of the image of clothing clothing styles, including corners in the figure number and figure in the corner corner distance relative standard deviation. The garment feature extraction method can effectively remove the background image of the clothing image interference through foreground extraction, through the regional growth algorithm can eliminate the false corners of garment image inside, thus greatly improving the accuracy of corner detection, to get more accurate clothing style features. When the garment style feature extraction method is applied to the clothing retrieval, the precision and the recall rate can be greatly improved.

【技术实现步骤摘要】
基于角点的服装款式特征提取方法及服装检索方法和系统
本专利技术涉及基于内容的图像检索
，特别涉及一种基于角点的服装款式特征提取方法及服装检索方法和系统。
技术介绍
目前，各电商平台(例如淘宝网、京东网)的服装检索主要采用基于文本的图像检索方式，简称TBIR(TextBaseImageRetrieval)。这种检索方式需要人工对各服装图像进行标注和分类，然后用户通过输入描述服装的关键词进行检索。但TBIR系统由于其主观性强、文本描述信息有限以及搜索效率低下等缺点已无法满足用户的需求，因此，基于内容的图像检索CBIR(ContextBaseImageRetrieval)技术应运而生。目前主要采用图像的底层视觉特征(颜色、形状和纹理等)来描述图像的内容信息。通过CBIR技术，用户能更快捷准确地在电商网站上选购目标服装。形状特征是描述服装图像内容的主要特征之一，是区分服装不同款式的重要依据。当人们在选购服装时必不可少地会选择具有明显款式特点的服装。目前，服装款式特征的提取主要有两类方法：一类是基于轮廓的方法，通过提取服装图像的轮廓获取服装款式特征。但该方法的缺点是：由于图片的多样性以及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1、首先提取出服装图像的前景，获得一个初步前景图；步骤S2、针对于初步前景图，通过区域生长算法获取到最终前景图；步骤S3、对步骤S2获取到的最终前景图进行角点检测，获取到角点图；步骤S4、通过角点图获取到服装图像的服装款式特征值，包括角点图中的角点个数以及角点图中的角点相对距离标准差。

【技术特征摘要】
1.一种基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1、首先提取出服装图像的前景，获得一个初步前景图；步骤S2、针对于初步前景图，通过区域生长算法获取到最终前景图；步骤S3、对步骤S2获取到的最终前景图进行角点检测，获取到角点图；步骤S4、通过角点图获取到服装图像的服装款式特征值，包括角点图中的角点个数以及角点图中的角点相对距离标准差。2.根据权利要求1所述的基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，所述步骤S1中对于服装图像，首先采用固定比例和位置来生成GrabCut算法所需的初始矩形框，然后采用GrabCut算法提取出服装图像的前景，得到一个初步前景图；其中初步前景图中黑色为前景部分，白色为背景部分。3.根据权利要求1所述的基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，所述步骤S2中，针对于初步前景图，通过区域生长算法获取到最终前景图的具体过程如下：首先在初步前景图中选取出多个像素点作为生长点，针对于每个生长点分别进行以下操作：判断生长点是黑色像素点还是白色像素点，若为黑色像素点，则不进行区域生长，若为白色像素点，则从生长点往内进行区域生长；当生长点生长完毕后，将白色像素点构成的区域作为最外层的背景区域，其他部分均用黑色进行填充，以得到最终前景图。4.根据权利要求3所述的基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，所述步骤S2中，在初步前景图中选取出八个像素点作为生长点，其中八个生长点分别是初步前景图像的边缘四个顶点以及四条边的中点。5.根据权利要求1所述的基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用Harris角点检测算法对最终前景图进行角点检测，获取到角点图。6.根据权利要求1所述的基于角点的服装款式特征提取方法，其特征在于，所述步骤S4中，服装款式特征值角点相对距离标准差的获取过程如下：步骤S41、获取角点图中每个角点的坐标，然后分别计算出每两个角点之间的欧式距离，针对上述计算出的所有欧式距离进行求和，得到距离之和oρSum；其中每两个角点之间的欧式距离oρ为：oρ＝sqrt[(xi-xj)2+(yi-yj)2]；其中(xi，yi)为角点图中角点i的坐标，(xj，yj)为角点图中另一个角点j的坐标；步骤S42、将步骤S41中计算出的所有欧式距离中最小的一个欧式距离oρmin选取出来，然后计算出角点图中角点之间的相对平均距离ave：ave＝(oρSum/oρmin)/n；其中n为角点图中所有角点之间的总路径数；步骤S43、根据角点图中每个角点的坐标，计算出角点图中每两个角点之间的曼哈顿距离：d(i,j)＝|xi-xj|+|yi-yj|；其中d(i,j)表示角点图中角点i和角点j之间的曼哈顿距离；然后根据角点图中每两个角点之间的曼哈顿距离以及角点图中角点之间的相对平均距离ave对应分别计算出每两个角点...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈倩，陶彬娇，潘中良，李萍，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：广东,44