针对复杂场景服饰图像搜索及推荐关键技术研究

项目名称： 针对复杂场景服饰图像搜索及推荐关键技术研究

项目编号： No.61373121

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 吴晓

作者单位： 西南交通大学

项目金额： 76万元

中文摘要： 电子商务和社会化图像分享网站的高速增长，使得在线服饰购物极具吸引力和商业价值。然而，服饰图像难于用文字描述，复杂背景和时尚模特的出现、光照变化及角度等诸多因素，极大地影响了服饰图像搜索的准确性，使之成为一个极具挑战性的研究课题。本课题旨在研究基于复杂场景的服饰图像搜索和推荐的关键技术。针对服饰购物图像的特点，从不同角度对服饰属性和人体模型进行分析与建模，并将其集成到传统算法以改进性能。针对复杂场景的购物图像，进行半监督、全自动以及多维度协同分割等多种策略的服饰目标提取研究，获取图像中的服饰目标并去除噪音。在此基础上，探索图像相似度测量和优化研究，以提高服饰图像检索的准确度和性能。另外，结合服饰属性的自动描述，并且考虑用户的兴趣偏好和当前情境上下文，探索基于概率潜在关系模型的服饰推荐。同时，结合经济学原理和服饰相似度，研究基于边际净效用的服饰推荐，改善用户的服饰搜索体验。

中文关键词： 服饰图像搜索；购物图像理解；图像分割和服饰提取；商品推荐；

英文摘要： With the exponential growth of e-commerce and social image sharing websites, on-line clothing shopping has great appeal and commercial value. However, the factors, such as the difficulty of accurate description in text words,the existence of complex backg

英文关键词： Clothing Image Search；Product Image Understanding；Image Segmentation and Clothing Extraction；Product Recommendatio；