基于屬性學(xué)習(xí)的女鞋商品分類.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，如今網(wǎng)上購物已經(jīng)逐漸作為一種流行的消費方式，催生了大量的網(wǎng)上購物網(wǎng)站，例如：亞馬遜，淘寶，凡客，好樂買等等。商品圖片也以指數(shù)趨勢增長，亟需一種符合購物習(xí)慣的屬性標(biāo)注系統(tǒng)，可以幫助商家自動對商品圖片進行歸類，在減少人力工作的同時，也可以幫助用戶進行搜索。運用商品的自身的視覺屬性來對商品進行分類，相較于前幾年的基于圖像內(nèi)容的分類與檢索，是對商品本身更深層次的理解后進行分類的工作，相比起來，有著更好的效果，同時

2、也是近幾年來研究的熱點。經(jīng)過對國內(nèi)外相關(guān)論文的研讀，大型網(wǎng)上購物網(wǎng)站的調(diào)研，本文針對女鞋商品屬性的分類，對商品的特征描述，圖像的分類框架，和商品屬性的分類進行了研究。
　　首先，本文對特征算子進行了探討，對當(dāng)今主流的算子的優(yōu)缺點都進行了討論，對LBP，HOG，SIFT算子的原理和提取方法都進行了闡述，還介紹了SIFT算子優(yōu)化后的版本Dense SIFT，討論了他們作為商品描述子的可行性，并對不同算子的描述女鞋圖片的能力運用實驗得到

3、了證實。
　　之后，本文對比了當(dāng)今的圖片分類與檢索的幾個基本框架，分析了ScSPM，LLC與SPM結(jié)合的情況，討論了特征映射中LLC，矢量量化，稀疏表示的三種方法的原理與優(yōu)缺點。
　　最后，本文經(jīng)過對各大購物網(wǎng)站的女鞋商品認(rèn)真的調(diào)研，確定了對女鞋商品的屬性，建立了一個屬性分類標(biāo)注齊全，符合購物習(xí)慣，圖片規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的女鞋商品數(shù)據(jù)庫。并針對每個屬性進行了分類器的訓(xùn)練，運用不同的特征描述子結(jié)合SPM與LLC進行了實驗，并且得到了理想