基于图像的服装号型推荐模型研究

《基于图像的服装号型推荐模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、东华大学硕士学位论文基于图像的服装号型推荐模型研究专业名称：控制科学与工程作者姓名：毛连忠指导教师：郝矿荣学校代码：10255学号：2131151基于图像的服装号型推荐模型研究Theresearchofrecommendationmodelforclothingsizebasedonimage学院：信息科学与技术学院专业：控制科学与工程姓名：毛连忠导师：郝矿荣2016年1月东华大学学位论文原倒性声明：本人郑重声明我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己明确注明和引巧的内容外，本论文不包含

2、任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：曰親２。化年月巧曰？Ｉ！东华大学学位论文版权使巧授校书、学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论。本人授权东华大学可文被查阅或借阅［＾将本学位论文的全部或部分内、容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学

3、位论文属于不保密材。学位论文作者签名：毛達泉指导教师签名站／Ｌ曰期；劝／年之月１曰曰期：占年月日巳長基于图像的服装号型推荐模型研究基于图像的服装号型推荐模型研究摘要近年来，随着互联网电子商务的普及和网络购物的快速发展，作为网络购物中受众面最为广泛的服装板块，消费需求也经历着成倍数的增长。而消费者在选中了自己喜欢的款式之后，在网上按照自己的尺寸选购衣服之后却发现不合身，只能选择退换或者将就着穿，对网购信任度受到影响。那么如何帮助消费者选择令他们满意的服装就是一个大问题，我们建议找出一种服装号型推荐的模型来解决这个难题。本论文从图像中提取服装号型推荐需要的数据信息

4、，再结合服装对应号型的数据信息，通过定义一个合身度评价函数得到不同体型的人适合的号型，从而构建一个号型归档数据库。再采用SVM模型的方法对实验数据进行验证，通过与BP神经网络算法的对比找出更适合服装号型推荐的方法，实现服装号型的准确推荐。本论文的主要工作如下：首先拍摄人体正面和侧面照片并对图像进行边缘提取，获得边缘轮廓。根据获得的照片进行人体尺寸数据的提取。采用了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和传统的Canny算子对图像进行处理，对Canny算子采用一种优化的Canny算子对图像进行边缘轮廓提取，该算法相比于其他算子提取算法，边缘提取的效果更加出色，为后面人

5、体尺寸的提取奠定了基础。I基于图像的服装号型推荐模型研究其次对人体尺寸数据以及服装号型数据进行提取。运用Harris角点检测算法找到人体关键部位的特征点，结合人体尺寸线定义确定关键部位的位置，分别获取人体的身高、颈宽、颈厚、胸宽、胸厚、肩宽、腰厚和腰宽等二维尺寸信息。运用BP神经网络的方法，对二维尺寸信息进行三维尺寸信息转换，获得人体的三维尺寸信息。对于服装号型数据的获取，本文以女长袖为对象，根据国家服装号型的规定，分别获取女长袖号型的各个号型数据，作为服装号型数据的依据。然后构建了合身度评价模型。利用获取的人体尺寸的数据以及服装号型的数据，结合人对身体各部位的服装舒适感程度的不同

6、，提出基于合身度评价模型的服装号型推荐的方法。接着采用SVM方法建立服装号型的推荐模型。基于获取的人体尺寸数据以及推荐的号型数据，建立号型归档数据库，运用遗传算法、粒子群算法和网格搜索算法的SVM模型对服装进行号型推荐，选取最优的SVM模型。同时将该SVM模型与传统的BP神经网络进行对比，通过之间的比较确定更适合服装号型推荐的模型方法。最后，对全文进行了总结和展望，归纳了主要研究成果与实验结论，并提出了一些值得进一步拓展研究的方向与问题。关键词：图像边缘提取，号型推荐，Harris角点检测，合身度评价，神经网络II基于图像的服装号型推荐模型研究THERESEARCHOFRECOMM

7、ENDATIONMODELFORCLOTHINGSIZEBASEDONIMAGEABSTRACTRecentlywiththepopularizationofelectroniccommerceandthefastdevelopmentofonlineshopping,theclothingshopping,asthemostpopularpartofonlineshopping,itsconsumerdemandhasgrownexponentiallyinrece