【摘 要】
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随着人们对服装产品多元化需求的增强,无论是对于经营者还是消费者,服装分类都显得十分必要。现有方法大都基于服装整体做出处理,而忽略了服装细节要素的特征。提出针对服装
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272218;61321491)
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随着人们对服装产品多元化需求的增强,无论是对于经营者还是消费者,服装分类都显得十分必要。现有方法大都基于服装整体做出处理,而忽略了服装细节要素的特征。提出针对服装细节,如衣领类型、袖子和下装长度等进行识别分类方法。在轮廓提取的基础上,针对衣领位置不确定、领口形状受周边花纹干扰等难点,设计了在多尺度HOG结果上进行投票的方法,并结合基于角点检测的几何特征提取如关键尺寸比例计算等,用SVM完成训练分类。最后利用多个特征搭配系数矩阵给出服装搭配建议。实验表明,该方法能够有效地完成上述服装细节要素分类,对自动搭配推荐也有一定实用价值。
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