【摘 要】
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随着智能手机的普及,人们可以随时随地购物,但基于关键字的搜索很难准确检索特定服装款式。当看到想要的物品时,基于内容的在线检索方法可以在不知道确切的文本描述的情况下
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随着智能手机的普及,人们可以随时随地购物,但基于关键字的搜索很难准确检索特定服装款式。当看到想要的物品时,基于内容的在线检索方法可以在不知道确切的文本描述的情况下带来极大的便利性。然而,由于购物网站的图片是在专业的灯光、场景布局下拍摄的,而实时图像在背景、灯光等方面都有所不同,这使得最相似的物品很难匹配。如何在不同的拍摄角度下减少背景噪声干扰,获得准确率的检索结果是一个挑战。目前大规模的时尚图像数据集很容易获取图像特征,机器学习方法可以对数据进行预处理,消除背景干扰,提高不同角度下的检索精度。由于跨场景的
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