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题名基于Mask R-CNN的服装搭配评分系统
被引量：1
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作者
胡昊天
郑雅芝
郑健南
冯宝桐
梁艳
潘家辉
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机构
华南师范大学软件学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第11期1-9,56,共10页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61876067)
广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011375)
广东省科技创新人才专项珠江科技新星专题项目(201710010038)。
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文摘
在服装市场规模的日益攀升,以及女性服装消费更偏向于满足审美需求的背景下,女性群体普遍存在旧衣堆积、搭配困难、审美单一的难题。针对这种情况,创新性地结合Mask R-CNN模型提出服装搭配评分算法,定量地为服装搭配进行评分,为用户推荐最佳搭配方案。基于模型的服装识别处理算法对服装图像进行识别和特征处理,实现从图像数据到一维特征向量数据的转换。对得到的服装特征向量进行分析处理,依据搭建好的时尚搭配库计算上下装之间搭配度,实现评分。服装类别识别实验表明,服装在被穿着、正面拍摄、较少遮挡等情况下进行款式识别,准确率达85.7%,服装分割精确率则达到0.868。搭配评分实验表明,正负样本评分测试的评分结果相差较大,反映模型的搭配评分效果较接近大多数人的审美要求。
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关键词
服装搭配
Mask
R-CNN
目标语义分割
搭配评分
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Keywords
Clothing collocation
Mask R-CNN
Target semantic segmentation
Clothing collocation score
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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