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基于特征融合的服装图像情感语义分类研究的任务书

任务名称：基于特征融合的服装图像情感语义分类研究

任务目标：本任务旨在探究服装图像的情感语义分类问题，通过融合多种特征提取方法，设计有效的分类模型，提高分类准确率。

任务描述：随着时尚产业的发展，越来越多的人开始关注服装设计与穿着，对服装图像情感语义的分类需求也越来越大。传统的分类方法主要依靠手工特征提取和分类器构建，但其效果受限，分类准确率低。为此，本任务将探究结合多种特征提取方法的融合策略，构建有效的分类模型。具体任务涉及以下内容：

1.收集和标注服装图像数据集，包括正面图像和背面图像。

2.对图像数据进行预处理，包括图像增强、尺寸统一等操作。

3.设计多种特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征、深度学习网络特征等。不同特征提取方法的实现和融合策略需要仔细研究。

4.构建分类模型，采用深度学习算法如卷积神经网络或递归神经网络等进行训练。分类模型的优化和调整需要实验验证。

5.实验结果分析，对比不同特征融合策略和模型效果，选择最优方法。

任务成果：完成本任务后，需提交以下成果：

1.数据集：包括正面图像和背面图像，并标注情感语义标签。

2.特征提取代码和分类模型代码：实现多种特征提取方法和分类模型的代码，可以在开发环境中运行。

3.报告：详细描述本任务涉及的研究问题、实验设计、数据处理、模型优化等内容，介绍实验结果分析和各项指标评估，说明研究贡献和局限性，并展望未来方向。

任务评估：本任务的评估主要依据分类准确率以及模型鲁棒性等指标。具体评估方法需在实验设计中确定。