根据《2012年度中国服装电子商务运行报告》分析，自2009年起，中国的服装网络购物规模呈逐年增长的趋势。其中，2010年增长速度最为迅猛，增长率高达100.8%，预计2013年度中国服装网络购物市场的交易规模将达到4076亿元人民币。报告指出，服装电子商务在中国的发展拥有巨大的空间和无比的潜力。服装电子商务的发展，是与图像检索技术的发展密不可分的。然而，当前绝大部分的主流购衣网站，仅仅采用基于文本的图像检索技术，这种技术仅仅以检索服装关键字的形式实在难以满足用户对服装款式、花纹、风格等外观属性的简明快捷的了解需求。为了让用户直观地运用视觉图像信息来检索服装商品，时尚服装检索系统（Fashion Retrieval System,简称FRS）就应运而生。时尚服装检索系统致力于改善用户的网上购衣体验，用“以图找图”的方式为用户提供一个崭新的网上服饰搜索平台。本论文的主要贡献和工作就是设计与实现了一个在线的服装图像检索平台：时尚服装检索系统。本系统采用基于内容的图像检索方式，来提供从图像输入到图像输出的搜索功能。用户可上传相关的时尚商品图像，然后搜索与其款式相似的商品图像，能够直观地比较相近款式之间的差异。用户能综合分析相似性商品的各个特点，找到最适合自己的时尚商品本文的工作还分析和研究了目前主流的图像搜索、相似性检索技术，通过实验得出采用HOG特征+SVM训练器的框架，最适合应用在在线服装相似性检索系统的图像识别技术，以保证本系统的可用性和科学性。本论文利用软件工程的思想对时尚检索系统做出了深入和全面的分析，主要采用目前主流的Web应用框架，实现了一个服装图像展示的开放检索平台，总体代码量达到15000行。目前时尚检索系统的主要功能已经测试完毕，功能全部通过，验证了系统的可行性。