一种服饰鞋包类商品图像多视觉特征融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多种视觉特征融合的服饰鞋包类商品图像检索方法，该方法首先对输入商品图像做背景检测，根据输入图背景的复杂程度，采用不同策略抽取多种视觉特征，在图像库中匹配时，根据不同商品类目的不同特征权重进行融合，通过融合后的相似度度量作为检索图像的排序准则，从而能根据不同类目的不同检索标准得到合理的检索结果；提高了查全率和查准率。本发明专利技术有很强的扩展性，对新增类目的商品图像检索，通过类目权重表的设置能很好兼顾到新的类目需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息检索和数据挖掘
，特别是涉及ー种基于多种视觉特征融合的图片检索方法。
技术介绍
图像检索研究兴起自上世纪90时代，早期的图像检索更多的是基于文本的图像检索，随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像等多媒体信息呈爆炸性增长。传统基于文本的信息检索技术已经逐步不能满足人们的检索需求。市场调查显示，面对一件衣服，用户给出多个文本描述词汇，都很难从现有的海量网络商品图库中检索出自己所想找的那件商品。Toml等在《A Picture is Worth a Thousand Keywords:1mage-Based Object Searchona Mobile Platform》一文中明显提到在图像搜索中图像内容相对于文本的高效性。同时图像本身具有信息丰富、不受语言限制、便于交流等优点。在这种背景下，基于内容的图像检索技术得到了广泛的发展。利用图像视觉特征，如顔色、形状、纹理等信息，如何迅速而准确地从浩瀚的海量图像数据库中检索到所需的图像，成为近年来计算机视觉领域的研究热点问题，基于内容的图像检索技术因此应运而生。现有的图像检索方法中，基本的检索步骤包括以下几步提取图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种服饰鞋包类商品图像多视觉特征融合方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）图像库特征的提取：提取图像库中的每个图像的颜色、纹理、形状视觉特征，其中部分颜色和形状特征，采用主动分块策略，分为上、下、左、右、图像中心块5个子块和全图块，共6个块图像，提取出每个块的颜色和形状特征；将上述特征合并成为表示该图像的特征向量加入图像库；（2）对步骤（1）得到的图像特征向量库根据相似度进行KMeans聚类切分，在保证查全率的前提下，提升检索性能；（3）对用户输入的商品查询图像进行特征提取：对于用户输入的待检索商品图像，用背景检测算法来检测该图像的背景是否单一，并以此来采用相应的策略提取所需的多种视觉底层特征...

【技术特征摘要】
1.一种服饰鞋包类商品图像多视觉特征融合方法，其特征在于，包括如下步骤 (1)图像库特征的提取提取图像库中的每个图像的颜色、纹理、形状视觉特征，其中部分颜色和形状特征，采用主动分块策略，分为上、下、左、右、图像中心块5个子块和全图块，共6个块图像，提取出每个块的颜色和形状特征；将上述特征合并成为表示该图像的特征向量加入图像库； (2)对步骤(I)得到的图像特征向量库根据相似度进行KMeans聚类切分，在保证查全率的如提下，提升检索性能； (3)对用户输入的商品查询图像进行特征提取对于用户输入的待检索商品图像，用背景检测算法来检测该图像的背景是否单一，并以此来采用相...

【专利技术属性】
技术研发人员：张继霞，孙凯，
申请(专利权)人：杭州淘淘搜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：