基于多特征融合技术的商品图像分类.pdf

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2、与电气工程学院授予学位单位：河北工程大学ADissertationSubmittedtoHebeiUniversityofEngineeringFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringProductImageClassificationBasedonFusionofMultipleFeaturesCandidate：ZhenZebingSupervisor：A.P.ChiJingCorporateMentor：SeniorEngineerSuXinfangAcademicDegreeAppliedfor：Mast

3、erofEngineeringSpecialty：ComputerTechnologyCollege/Department：SchoolofInformationandElectricalEngineeringHebeiUniversityofEngineeringDecember，2015*).*~_mJ6S)j:?JT¥.~si'¥firi't';7:.,~*).i±~!Jffisi1~!@~,1.911'r:it!1'fuJfJLIffpffl{£1~811JX*oP*Xr=PB~I:1i:Sf!IJIffl81P'l~)'~,*itY:./

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6、了难度。因此对此类问题的研究探讨，不仅具有理论价值，更具有重要的实际应用价值。为了能够更好地实现商品图像自动分类，促进电子商务的智能化发展，研究人员提出了很多关于商品图像的分类方法。本论文在已有的一定研究基础上主要做了如下三方面的工作：本论文通过对商品图像特点的分析和研究，提出在图像分类前，对图像进行预处理工作，即探测图像的显著性区域并进行图像分割。有助于下一步的特征提取，能够获得更准确的特征向量。针对商品图像的颜色和图案风格两个重要属性，提出运用HSV颜色直方图和颜色矩特征描述商品图像的颜色，并采用尺度不变特征变换描述子和分层梯度方向直方图来表达商品图

7、像的图案风格属性。对于多特征融合方法的设计，本论文对一般的综合加权方法做了改进，改进了权值的计算方法。以文中定义的某样本特征在该类中的可靠度作为这一特征的权值。利用SVM分类器对改进的方法做了模拟实验，分别与利用单特征方法分类以及其他多特征融合方法做了对比，对比结果证明了本文方法具有较高的分类准确率。为实现商品图像自动分类做出贡献，并进一步为实现电子商务智能化做准备。关键词：商品图像；图像分类；多特征；加权融合；SVMIAbstractAsisknowntoall,theemergenceofthecomputernetworkhasproducedap

8、rofoundinfluenceonthestructureofthemoder