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兰丽

作品数:4 被引量:7H指数:2
供职机构:北京服装学院更多>>
发文基金:教育部人文社会科学研究基金北京市教育科学“十二五”规划重点课题更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 1篇多核
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇树形
  • 1篇索引
  • 1篇索引结构
  • 1篇图像检索
  • 1篇图像检索系统
  • 1篇图像自动标注
  • 1篇准确率
  • 1篇自动标注方法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类树
  • 1篇混合模型
  • 1篇核函数
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合

机构

  • 4篇北京服装学院
  • 1篇北京理工大学

作者

  • 4篇兰丽
  • 3篇耿增民
  • 2篇陈迪
  • 1篇刘峡壁
  • 1篇万玉钗

传媒

  • 2篇北京服装学院...
  • 1篇电脑知识与技...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种基于多核SVM的服装图像自动标注方法
2017年
Web服装图像检索是目前的一个热点研究领域,服装图像的自动标注是其中的一项重要研究内容.只有准确地自动标注服装图像,才能实现服装图像的智能化搜索.本文在大量实验的基础上,提出了一种基于多核SVM服装图像自动标注方法,通过提炼服装图像的本质特征并结合交叉验证法调优参数,明显提高了服装图像自动标注的准确率.
兰丽耿增民陈迪
关键词:图像自动标注SVM核函数
一种基于GMM-聚类树的面向大规模服装图像检索的索引结构被引量:2
2016年
目前服装图像检索研究主要偏重于考察服装图像底层特征的表示方法,对服装图像数据集整体的特性关注较少.服装图像种类、款式、细节多种多样,传统方法在检索速度和准确率上已经不能满足用户的需求.为在日益庞大的服装图像集中快速准确地搜索需要的款式,提出一种GMM-聚类树索引方式.GMM-聚类树将不同细节的服装图像按照相似性逐步聚类,分别对应于不同的聚类树分支,避免人为指定聚类个数造成服装分类的错误.分别在小数据集和大数据集上测试其对服装图像检索的准确率和效率,试验结果表明通过自动确定聚类个数和GMM-聚类树的逐层分类,能够带来检索准确率和效率的双重提升.
耿增民万玉钗刘峡壁兰丽陈迪
关键词:高斯混合模型聚类
服装图像自动标注方法研究
随着信息时代的到来,时尚品牌的服装网站服装图像数量剧增,出现了许多款式多样、没有分类明确的服装图像,导致服装工作者能够挑选出适用的、满足设计需求、给自己创作带来灵感的设计花费的时间和精力越来越多。服装相关工作者如何从海量...
兰丽
关键词:准确率支持向量机
服装图像检索研究综述被引量:5
2015年
该文介绍了服装图像检索的背景,梳理了服装图像检索的两个发展阶段:基于文本的服装图像检索和基于内容的服装图像检索,分析了服装图像检索的研究热点和关键技术,总结了目前服装图像检索系统的发展状况,最后指出了服装图像检索技术的发展趋势。
兰丽耿增民
关键词:图像检索图像检索系统
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