随着电子商务的快速发展,服装市场的潜在价值也在逐步显现,针对服饰检索、服饰识别和服饰推荐等计算机视觉领域的研究出现一系列研究任务。我国有55个少数民族,民族服饰种类繁多,服装结构复杂,语义属性丰富,能够将服饰图像检索技术与民族服饰文化相结合,对民族服饰实现数字化,这对传统民族文化保护具有重要意义。民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案导致的民族服饰图像细粒度检索准确率较低的问题,本文提出面向民族服饰图像的全局-局部特征提取模型用于民族服饰图像细粒度检索,该模型能够较为准确的提取民族服饰图像的全局和局部特征,并且使用融合特征计算服饰图像之间的相似性,用重排序对排序结果进行优化,使用该方法完成对民族服饰图像细粒度检索,能够有效提高民族服饰图像细粒度检索准确率。首先,民族服装款式种类繁多、配饰和图案复杂,具有较多细粒度语义属性,且缺少公开标注的民族服饰图像数据集,本文在已有的民族服饰图像数据集的基础上,在本文实验需求的基础上对数据集进行筛选和扩充,根据对各个民族服饰图像细粒度属性所在区域进行归纳,自定义了民族服饰图像的细粒度语义属性;然后,使用标注好的图像训练检测模型,对检测结果进行分割,按照分类结果输入不同的特征提取分支,不同特征提取分支定义不同损失函数对输入图像提取全局和局部特征,解决了民族服饰细粒度属性繁多,以及服饰图像遮挡、变形等问题,准确提取了输入图像的全局和局部特征,能够提高后续检索的准确率。然后,针对民族服饰图像检索准确率较低的问题,本文提出结合融合特征和重排序的民族服饰细粒度图像检索方法。首先,使用提取到的全局特征与输入图像的全局特征进行相似性度量,根据全局特征的相似性得分进行初步排序,再使用排序结果Top-50的局部特征与输入图像局部特征进行相似性度量,最后,使用全局特征的相似性结果加权计算进行重排序,优化排序并输出最后的检索结果。实验结果表明,该方法能够准确的对民族服饰图像细粒度检索。最后,在前两部分研究方法的基础上,结合民族服饰图像细粒度检索的应用场景和用户需求,设计了基于民族服饰图像细粒度检索的系统框架,并实现了基于民族服饰图像的原型系统。该系统界面简洁,功能齐全,检索结果准确,能够较好的体现本文方法的有效性和实用性。