[发明专利]基于分割图像特征提取的推荐方法在审
| 申请号： | 202110540452.9 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113378842A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 柴春雷;周子理;廖婧;孙守迁 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分割图像特征提取的推荐方法，包括：(1)收集服装图像数据集作为训练对象；(2)构建并训练基于混合任务级联式区域卷积神经网络的服装分割分类模型；(3)构建并训练基于残差网络的五个特征提取模型；(4)对目标图像进行服装实体分割并特征提取；(5)依据所分割服装的特征提取结果在推荐库内计算相似度进行推荐。本发明的方法去除了特征提取的背景干扰，对于图像噪声、复杂的服装干扰下仍保持着出色的识别和分割能力，可以在推荐系统中高效地对分割后的服装分别检索出相似的服装作为推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分割 图像 特征 提取 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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