目前，将神经网络应用于图像识别的文献很多［1，2］，但用于服装图像的情感语义识别和检索还几乎没有，而本章及第4、第5章正是采用了神经网络对男西装图像情感语义识别和检索问题进行了探讨。图3－1男西装图像样本神经网络训练和入库的流程图3－3男西装图像情感语义检索的流程BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。......
2023-08-23
基于内容的服装情感识别与检索
【摘要】：也就是说，可以把图像数据库中与目标检索图像相似度不小于0．8的男西装图像检索了出来。图5－9男西装图像情感语义检索的检索结果根据上述结果，可以实现以情感相似性为度量的图像检索。总之，通过第2～第5章的论述，基本上把基于内容的男西装图像情感语义识别和检索问题的实现步骤、方法模型等论述完毕。
经过第4章的BP神经网络训练，我们得到了因子1和因子2的训练网络，并保存下来了。当需要检索图像数据库中哪些图像与某张男西装图像情感相似的时候，根据图3－3所示的流程或步骤，先计算要检索图像的各项低层特征，作为训练好的BP网络的输入，按5．1节的计算方法和步骤计算出该图像的因子1值和因子2值，然后根据情感相似度式子（3－1），就可以实现基于内容的男西装图像情感语义的检索，把图像数据库中与之不小于情感相似度值的男西装图像检索出来。检索界面首页如图5－7所示。
图5－7 男西装图像情感语义检索首页界面
图5－7所示状态下，点击“导入图片”按钮，WINDOWS浏览器打开，选择目标检索男西装图像，然后根据5．1节的步骤计算出该男西装图像的2个因子值，把这2个因子值填入“输入Matlab计算数据”下2个因子相应的输入方框内，如图5－8所示。
图5－8所示状态下，以相似度0．8为例，在“相似度”右侧方框内输入“0．8”，点击“图像检索”，右半部就会出现与目标检索图像情感相似度不小于0．8的图像。也就是说，可以把图像数据库中与目标检索图像相似度不小于0．8的男西装图像检索了出来。检索结果如图5－6所示。
图5－8 男西装图像情感语义检索输入检索图像
从图5－9所示的搜索结果可以看出，效果还是不错的。当相似度（值）设置越大时，搜索出的图像结果给人的感觉越相似；当放宽条件，即缩小相似度值时，搜索出的图像结果逐渐增多。从实验结果来看，整体检索效果较好。
图5－9 男西装图像情感语义检索的检索结果
根据上述结果，可以实现以情感相似性为度量的图像检索。通过定义情感因子空间上的相似性度量式，系统根据用户提供的目标检索样图，在图像数据库中按照情感相似度进行检索，输出与样图情感感觉上类似或一致的图像。通过实验证明，本章的方法能够较好地实现基于情感语义的男西装图像检索。
考虑到男西装图像还有其他低层特征，比如款式、材质等，也是影响其情感的重要因素，下一步可考虑将这些特征进行融合，识别效果可能更加精确。
总之，通过第2～第5章的论述，基本上把基于内容的男西装图像情感语义识别和检索问题的实现步骤、方法模型等论述完毕。
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2023-08-23
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2023-08-23
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2023-08-23
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