圖像特征提取及其在電子商務中的應用.pdf

1、隨著Internet的發(fā)展，電子商務也日益發(fā)展壯大，越來越多的企業(yè)建立自己的商務網(wǎng)站達到在線交易的目的，電子商務的一個重要應用是實現(xiàn)了購物方式的轉(zhuǎn)變，消費者只要點擊進入網(wǎng)上商城就能看到成千上萬的商品，圖像是商品的主要表現(xiàn)形式，面對龐大的商品圖像數(shù)據(jù)庫，如何能幫助消費者找到自己滿意的商品，成為我們研究的熱點問題。
　　 圖像特征的提取方便在海量圖像數(shù)據(jù)庫中查找用戶所需要的圖像。
　　 為此，本文主要研究圖像特征提取相關(guān)問題

2、，常用的圖像特征有顏色，紋理，形狀和空間關(guān)系等，本文著重研究圖像的顏色特征，主要做了一下幾方面的工作:
　　 (1)首先對圖像進行主題區(qū)域提取，先后采用了meanshift+svm和GrabCut算法，通過實驗結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)GrabCut算法的效果較好，相比于meanshift+svm算法，準確率提高了10％左右。
　　 (2)接著是對主題區(qū)域進行主顏色提取，先是采用了顏色直方圖的方法，這種方法直接從上到下，從左到右依次統(tǒng)

3、計每種顏色的像素百分比，百分比最大的顏色即為最大主色，顏色直方圖方法的優(yōu)點是計算簡單，有時也能比較好的效果。然后使用mpeg-7主顏色描述符(DCD)提取圖像的主要顏色。通過實驗結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)顏色直方圖效果較好。
　　 (3)最后是對提取的主顏色進行量化，通過(2)我們得到一個RGB值，接著我們需要查找量化表判斷到底是哪種顏色，由于HSV顏色空間中H表示色調(diào)，所以開始是想采用HSV量化，即只考慮H分量即可，但是通過實驗發(fā)現(xiàn)，當S