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典型文献
基于Mask R-CNN的服装搭配评分系统
文献摘要:
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.
文献关键词:
服装搭配;Mask R-CNN;目标语义分割;搭配评分
作者姓名:
胡昊天;郑雅芝;郑健南;冯宝桐;梁艳;潘家辉
作者机构:
华南师范大学软件学院 广东 佛山 528225
引用格式:
[1]胡昊天;郑雅芝;郑健南;冯宝桐;梁艳;潘家辉-.基于Mask R-CNN的服装搭配评分系统)[J].计算机应用与软件,2022(11):1-9,56
A类:
搭配评分
B类:
Mask,服装搭配,评分系统,服装市场,市场规模,服装消费,审美需求,女性群体,旧衣,评分算法,用户推荐,基于模型,别处,理算,服装图像,特征处理,图像数据,维特,特征向量,分析处理,建好,时尚,下装,服装类,穿着,遮挡,行款,款式,服装分割,精确率,正负样本,数人,目标语义分割
AB值:
0.38694
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