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服装风格图像的识别分类研究进展
被引量：
2
1
作者
张琦妍
支阿玲
罗戎蕾
《染整技术》
CAS
2023年第9期1-8,共8页
针对服装风格识别与分类,从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体,从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点,围绕...
针对服装风格识别与分类,从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体,从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点,围绕图像处理技术对其应用于服装领域最广泛的特征提取方法加以介绍,详细综述了传统特征提取方法、卷积神经网络(CNN)、图卷积神经网络(GCNN)、无监督学习方法在服装领域的相关研究及其模型优化效果、优缺点等。最后分析讨论了服装风格识别分类在时尚风格流行趋势预测、服装搭配推荐方面的发展趋势、关键技术及应用前景。研究认为,未来可以在人体相关特征提取、多角度时尚趋势预测、服装推荐主观评价等方向进一步研究。
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关键词
深度学习
服装风格
卷积神经网络
特征提取
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职称材料
题名
服装风格图像的识别分类研究进展
被引量：
2
1
作者
张琦妍
支阿玲
罗戎蕾
机构
浙江理工大学服装学院
浙江理工大学国际时装技术学院
浙江理工大学浙江省丝绸与时尚文化研究中心
浙江凌迪数字科技有限公司
出处
《染整技术》
CAS
2023年第9期1-8,共8页
基金
浙江省一般软科学研究计划项目(2022C35099)
浙江省丝绸与文化艺术研究中心培育项目(ZSFCRC20204PY)。
文摘
针对服装风格识别与分类,从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体,从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点,围绕图像处理技术对其应用于服装领域最广泛的特征提取方法加以介绍,详细综述了传统特征提取方法、卷积神经网络(CNN)、图卷积神经网络(GCNN)、无监督学习方法在服装领域的相关研究及其模型优化效果、优缺点等。最后分析讨论了服装风格识别分类在时尚风格流行趋势预测、服装搭配推荐方面的发展趋势、关键技术及应用前景。研究认为,未来可以在人体相关特征提取、多角度时尚趋势预测、服装推荐主观评价等方向进一步研究。
关键词
深度学习
服装风格
卷积神经网络
特征提取
Keywords
deep learning
clothing style
convolutional neural network
feature extraction
分类号
TS941 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
服装风格图像的识别分类研究进展
张琦妍
支阿玲
罗戎蕾
《染整技术》
CAS
2023
2
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