[發明專利]基于角點的服裝款式特征提取方法及服裝檢索方法和系統

有效

• 申請號: 201710962706.X
• 申請日: 2017-10-17
• 公開（公告）號: CN107742123B
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 陳倩;陶彬嬌;潘中良;李萍
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/34;G06F16/583;G06K9/62
• 代理公司: 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司
• 代理人: 鄭浦娟<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發明公開了一種基于角點的服裝款式特征提取方法及服裝檢索方法和系統，其中服裝款式特征提取方法中，首先提取出服裝圖像的前景，獲得一個初步前景圖；然后針對于初步前景圖，通過區域生長算法獲取到最終前景圖；接著對最終前景圖進行角點檢測，獲取到角點圖；最后通過角點圖獲取到服裝圖像的服裝款式特征值，包括角點圖中的角點個數以及角點圖中的角點相對距離標準差。本發明服裝款式特征提取方法通過對服裝圖像的前景提取能夠有效去除圖像背景干擾，通過區域生長算法能夠消除服裝圖像內部的偽角點，從而大大提高了角點檢測的準確性，獲到更為準確的服裝款式特征。將本發明服裝款式特征提取方法應用于服裝檢索時，可以大大提高查準率和查全率。

技術領域

本發明涉及基于內容的圖像檢索技術領域，特別涉及一種基于角點的服裝款式特征提取方法及服裝檢索方法和系統。

背景技術

目前，各電商平臺(例如淘寶網、京東網)的服裝檢索主要采用基于文本的圖像檢索方式，簡稱TBIR(Text Base Image Retrieval)。這種檢索方式需要人工對各服裝圖像進行標注和分類，然后用戶通過輸入描述服裝的關鍵詞進行檢索。但TBIR系統由于其主觀性強、文本描述信息有限以及搜索效率低下等缺點已無法滿足用戶的需求，因此，基于內容的圖像檢索CBIR(Context Base Image Retrieval)技術應運而生。目前主要采用圖像的底層視覺特征(顏色、形狀和紋理等)來描述圖像的內容信息。通過CBIR技術，用戶能更快捷準確地在電商網站上選購目標服裝。

形狀特征是描述服裝圖像內容的主要特征之一，是區分服裝不同款式的重要依據。當人們在選購服裝時必不可少地會選擇具有明顯款式特點的服裝。目前，服裝款式特征的提取主要有兩類方法：一類是基于輪廓的方法，通過提取服裝圖像的輪廓獲取服裝款式特征。但該方法的缺點是：由于圖片的多樣性以及圖片背景的干擾，很難把服裝的完整輪廓準確提取出來，從而導致服裝檢索時查準率和查全率都較低。另一類是基于角點檢測的方法，通過檢測服裝的角點獲取服裝款式特征。由于不同款式服裝的角點數量和分布規律均具有不同的特征，因此準確提取出服裝的角點對服裝的款式特征檢索將具有重大意義。現有的角點檢測算法存在以下不足：第一，無法精準地去除偽角點的影響；第二，由于服裝背景的干擾，導致角點的誤檢率比較高。

發明內容

本發明的第一目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于角點的服裝款式特征提取方法，該方法可以有效去除服裝背景的干擾和服裝內部的偽角點，從而大大提高了角點檢測的準確性，獲取到更為準確的服裝款式特征。

本發明的第二目的在于提供一種基于上述服裝款式特征提取方法實現的服裝檢索方法，該方法有效提高了服裝檢索的查全率和查準率。

本發明的第三目的在于提供一種基于上述服裝款式特征提取方法實現的服裝檢索系統，該系統保障了服裝檢索的查全率和查準率。

本發明的第一目的通過下述技術方案實現：一種基于角點的服裝款式特征提取方法，步驟如下：

步驟S1、首先提取出服裝圖像的前景，獲得一個初步前景圖；

步驟S2、針對于初步前景圖，通過區域生長算法獲取到最終前景圖；

步驟S3、對步驟S2獲取到的最終前景圖進行角點檢測，獲取到角點圖；

步驟S4、通過角點圖獲取到服裝圖像的服裝款式特征值，包括角點圖中的角點個數以及角點圖中的角點相對距離標準差。

優選的，所述步驟S1中對于服裝圖像，首先采用固定比例和位置來生成Grab Cut算法所需的初始矩形框，然后采用Grab Cut算法提取出服裝圖像的前景，得到一個初步前景圖；其中初步前景圖中黑色為前景部分，白色為背景部分。