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基于内容的服装图像情感识别与检索结果

【摘要】:在图3-4所示状态下点击“图像特征提取”按钮,显示其首页页面,如图3-10所示。图3-13因子1输出文本截图图3-14因子2输出文本截图至此,经过以上步骤,男西装图像的低层特征数据就可以通过程序自动算出,为BP神经网络训练和学习做好了准备。

利用Visual Studio 2008中C++程序编程开发男西装图像低层特征提取软件系统,在该系统中,图像的颜色特征实现了自动提取,两个因子值和五对情感描述值可互算。在图3-4所示状态下点击“图像特征提取”按钮,显示其首页页面,如图3-10所示。

在图3-10所示状态下点击“图片库因子系数计算与图像特征统计”按钮,就可以显示男西装图像的低层特征,如图3-11、图3-12所示。图3-12所示为靠右边的数据。

图3-10 男西装图像低层特征提取首页

图3-12 男西装图像特征提取(右边)数据显示

图3-11所示每张男西装图像的十维的亮度—冷暖直方图(“很暗暖色”、“较暗暖色”、“中亮暖色”、“较亮暖色”、“很亮暖色”、“很暗冷色”、“较暗冷色”、“中亮冷色”、“较亮冷色”、“很亮冷色”)和七维的饱和度—冷暖模糊直方图(“低饱和度暖色”、“中饱和度暖色”、“高饱和度暖色”、“低饱和度冷色”、“中饱和度冷色”、“高饱和度冷色”)和彩色对比度的数值,十维的亮度—冷暖直方图数值和因子1相关,七维的饱和度—冷暖模糊直方图和彩色对比度与因子2相关。

图3-11 男西装图像特征提取数据显示

如果点击“按因子1大小排序”或“按因子2大小排序”,就可以按相应的因子大小进行排序显示。

点击“因子1导出”或“因子2导出”按钮就可以把每张图片的因子数据以及特征数据导入文本,作为BP神经网络学习训练使用,如图3-13、图3-14所示。

图3-13 因子1输出文本截图

图3-14 因子2输出文本截图

至此,经过以上步骤,男西装图像的低层特征数据就可以通过程序自动算出,为BP神经网络训练和学习做好了准备。