1、自從進入網(wǎng)購時代，通過網(wǎng)絡(luò)購買商品的消費者與日劇增，不管是PC端還是移動端這種購物方式已經(jīng)融入了人們的生活。目前比較受人們歡迎的在線購物網(wǎng)站，為用戶提供的商品檢索方式還是基于商品文本描述信息的。隨著商品種類和數(shù)量的劇增，這種檢索方式已無法滿足人們的需求，眾多的研究機構(gòu)和學(xué)者開始致力于如何在電商購物領(lǐng)域應(yīng)用基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（Content-based-Image-Retrieval，CBIR）的研究。CBIR技術(shù)實際上是一種“以圖搜

2、圖”的搜索模式，它一般用到圖像的一些低層特征比如顏色、紋理、形狀等從而檢索出相似圖像，但由于現(xiàn)在的這些各個特征提取算法并不具有通用性，它們可能對某一特定類型的圖像有效提取的特征向量能夠很好的反映圖像內(nèi)容，但對另外的圖像卻不具有適用性。如何根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上服裝圖像的特點選擇合適的特征表示方法來表示服裝圖像的內(nèi)容，實現(xiàn)一個基于圖像內(nèi)容的服裝檢索系統(tǒng)成為本文的研究重點。本文的主要工作包括：
　　通過對購物網(wǎng)站上服裝圖像的觀察研究發(fā)現(xiàn)，這些服

3、裝圖像有的背景簡單目標單一只包含服裝，有的則背景復(fù)雜且由人物模特穿著展示，隨著模特姿勢的不同服裝也呈現(xiàn)出不同的形態(tài)。本文根據(jù)服裝圖像的這個特點提出在對圖像進行背景去除處理后采用服裝圖像的顏色、紋理、以及尺度不變特征轉(zhuǎn)換（Scale Invariant Feature Transformation，SIFT）特征進行檢索的方法，并完成了基于內(nèi)容的服裝圖像檢索（Content-based-Clothing-Image-Retrieval，C

4、BCIR）系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。根據(jù)系統(tǒng)需求分析設(shè)計了系統(tǒng)整體架構(gòu)，把系統(tǒng)分為5個模塊并對每個子模塊進行了詳細設(shè)計和實現(xiàn)。
　　系統(tǒng)中根據(jù)服裝圖像的特點，先利用一種改進的GrabCut算法對服裝圖像進行背景去除處理，以排除背景部分對后續(xù)的服裝區(qū)域特征提取的影響。在分割出服裝區(qū)域后，再對服裝區(qū)域進行視覺特征的提取。在 HSV（Hue，Saturation，Value）顏色空間提取圖像的分塊顏色直方圖來表示服裝的顏色特征，在灰度圖像上構(gòu)建