1、服裝圖像檢索是圖像檢索領(lǐng)域中一個(gè)極為貼近日常應(yīng)用的分支，其重要性隨著電子商務(wù)的快速普及而日益增加。具體來說，一個(gè)服裝檢索系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶拍照或者上傳的圖片，從海量商品庫里檢索相同或者相似服裝商品并推薦給用戶。其主要難點(diǎn)在于作為查詢的服裝圖像和圖像庫中的服裝圖像一般有較大的差異，包括光照、姿態(tài)、尺度大小、遮擋等。在這一非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中，傳統(tǒng)的基于手工設(shè)計(jì)特征的圖像檢索算法常常無法獲得很好的效果。為此，本文應(yīng)用了近年來在各種圖像識(shí)別任務(wù)

2、中獲得巨大成功的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并根據(jù)服裝識(shí)別這一特定任務(wù)設(shè)計(jì)了相應(yīng)算法。本文主要完成了以下工作：
　　1.因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)可以針對(duì)新的應(yīng)用從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到新的有效的特征表示，本文構(gòu)建了一個(gè)大型的服裝數(shù)據(jù)庫(包含約80萬張帶有商品標(biāo)注的圖像)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)證明使用目標(biāo)訓(xùn)練集訓(xùn)練后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征可更加準(zhǔn)確并魯棒地表述在多種因素影響下的服裝圖片。
　　2.以上述得到的表述服裝普適特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，本文進(jìn)一步

3、提出了一種將服裝圖像的深度學(xué)習(xí)特征和顏色語義特征相結(jié)合的方式來進(jìn)行服裝圖像檢索。實(shí)驗(yàn)證明這種方法在服裝圖像檢索中的準(zhǔn)確率明顯高于基于傳統(tǒng)手工設(shè)計(jì)特征的圖像檢索方法。
　　3.本文將上述算法運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場景中，實(shí)現(xiàn)了視頻中同款服裝的關(guān)聯(lián)系統(tǒng)。在視頻播放時(shí)，該系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地推送視頻中出現(xiàn)的服裝商品來引導(dǎo)感興趣的用戶了解和購買相關(guān)商品。
　　本文針對(duì)服裝檢索的實(shí)際應(yīng)用，提出了具體可行的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方法，具有較高的實(shí)