摘要
随着大规模时尚数据集的公开,基于深度学习的服装图像分类得到快速发展.然而,目前服装图像分类多数是在同一件服装具有单张的、正面或接近正面的图像的场景下进行分类,这导致了当视角发生变化时常出现服装图像误分类的情况,现实中服装具有的形变大、遮挡严重等特性进一步加剧了该问题.基于上述问题,提出了一种基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法,利用流形空间更好地表示服装的内部结构特征.该方法选用多视角度服装图像集作为实验数据集,首先通过卷积神经网络提取服装图像集的浅层特征,再通过协方差池化将欧氏数据转换为流形数据,最后通过基于流形结构的神经网络学习服装图像集的内部结构特征,获取准确的分类结果.实验结果表明,所提方法在MVC数据集上的Precision、Recall和F-1指标可达到89.64％,89.12％和88.69％,与现有的图像集(视频)分类算法相比,其分别获得了2.04％,2.65％和2.70％的提升,该方法比已有算法更加准确、高效、鲁棒.
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