模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (5): 463-472    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202105009
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细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法
周前前1, 刘骊1,2, 刘利军1,2, 付晓东1,2, 黄青松1,2
1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院 昆明 650500;
2.昆明理工大学 云南省计算机技术应用重点实验室 昆明 650500
Global-Local Feature Extraction Method for Fine-Grained National Clothing Image Retrieval
ZHOU Qianqian1, LIU Li1,2, LIU Lijun1,2, FU Xiaodong1,2, HUANG Qingsong1,2
1. Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500;
2. Computer Technology Application Key Laboratory of Yunnan Province, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500

全文: PDF (2804 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区域的服饰图像进行特征提取,分别获得全局、款式、图案和配饰的卷积特征.最后,先对全局特征进行相似性度量,得到初步检索结果,再使用Top-50检索结果的局部特征与查询图像的局部特征进行重排序,优化排序并输出最终的检索结果.在构建的民族服饰图像数据集上的实验表明,文中方法有效提高民族服饰图像检索的准确率.
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周前前
刘骊
刘利军
付晓东
黄青松
关键词 细粒度图像检索民族服饰图像全局特征局部特征重排序    
Abstract:The low accuracy of fine-grained retrieval of national clothing images is caused by different clothing styles, accessories and patterns of national clothing. To address is problem, a global-local feature extraction method for fine-grained clothing image retrieval is proposed. Firstly, the input image is detected to obtain the foreground, styles, accessories and patterns images based on semantic labels of national clothing. Secondly, a multi-branch feature extraction model based on fully convolutional network is constructed to extract features from clothing images in different regions and obtain convolutional features of global, styles, accessories and patterns. Finally, the preliminary retrieval results are obtained by applying a similarity measure to the global features. Then,re-ranking of the result is performed by the local features of top 50 retrieval results and the query image. The final retrieval results are output by the result of re-ranking. The experimental results on the constructed national clothing image dataset show that the proposed method improves the accuracy of national clothing image retrieval effectively.
Key wordsFine-Grained Image Retrieval    National Clothing Image    Global Feature    Local Feature    Re-ranking   
收稿日期: 2020-09-27     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61862036,61962030,81860318)、云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(No.201905C160046)
通讯作者: 刘骊,博士,教授,主要研究方向为计算机辅助设计与图形学、图像处理、计算机视觉.E-mail:kmust_mary@163.com.   
作者简介: 周前前,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉、图像处理.E-mail:zhou_qian001@163.com.付晓东,博士,教授,主要研究方向为服务计算、决策理论与方法.E-mail:xiaodong_fu@hotmail.com.刘利军,博士,副教授,主要研究方向为图像处理、云计算、信息检索.E-mail:cloneiq@126.com.黄青松,硕士,教授,主要研究方向为机器学习、数据挖掘、智能信息系统.E-mail:1912443688@qq.com.
引用本文:   
周前前, 刘骊, 刘利军, 付晓东, 黄青松. 细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(5): 463-472. ZHOU Qianqian, LIU Li, LIU Lijun, FU Xiaodong, HUANG Qingsong. Global-Local Feature Extraction Method for Fine-Grained National Clothing Image Retrieval. , 2021, 34(5): 463-472.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202105009      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2021/V34/I5/463
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