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基于特征融合的服装图像情感语义分类研究的中期报告

一、研究背景与意义

服装行业一直是一个充满活力的行业，而且在现代社会里也越来越具有重要的地位，特别是在时尚、跨界、潮流等方面，甚至可以说服装已经成为了现代文化中不可或缺的部分。但是目前市场上，对于服装情感语义的研究主要是针对购买者的喜好调查和推荐算法，缺少对于服装本身的情感和语义的识别与研究。因此，研究服装图像情感语义分类，不仅能为产品设计、市场定位提供实质性的指导意义，还能为专业人士提供适用的工具与方法。

二、研究现状与问题

1.研究现状

在图像情感分析研究中，关于基于视觉特征提取的情感分类方法已经得到了广泛的研究。视觉特征一般是通过颜色、纹理、形状等几何学特征和统计学特征、局部特征等方式来提取的。在这些方法中，关注的是图像的局部特征和全局特征，而没有对不同特征间的相互作用及其对情感分类的影响进行详细分析。

2.存在的问题

（1）目前的方法没有考虑多种特征之间的融合问题，使得识别准确度受到限制。

（2）传统的视觉特征提取方法只能提取图像的低层特征，而无法充分提取出图像中含有的语义信息。

（3）服装图像中往往包含不同类型和种类的服装，如何在考虑服装配色、图案等视觉特征的同时，区分不同种类的服装，提升分类精度，也是中期报告需要探讨的问题。

三、研究内容与计划

1.研究内容

本次研究计划将使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来提取服装图像的特征，对多种特征进行融合，以实现对服装图像的情感和语义的识别。具体而言：

（1）利用CNN进行特征提取和分类，提高分类准确率。

（2）在多种特征之间进行融合，将不同类型和种类的服装区分开来，提高分类精度。

（3）探讨视觉特征与语义特征的融合方式，提高分类效果。

2.研究计划

（1）数据预处理：首先，我们需要在现有的数据集上进行数据预处理。对于数据集中的服装图像，需要进行裁剪、归一化、去噪等操作，以便进行后续的特征提取和分类。

（2）特征提取：利用预处理后的数据集，对不同类型的特征进行提取。包括图像的低层特征（如颜色、纹理、形状、亮度等）和高层特征（如配色、风格、图案、品牌等），以及语义信息（如服装场合、气质，搭配方式等）等。

（3）特征融合：将不同类型的特征进行融合，包括CNN在内的多种方法，通过实验比较不同方法的分类效果，选择分类效果最佳的特征融合方法。

（4）模型训练和测试：利用不同的特征融合方法进行模型训练和测试，并将最终结果与现有的情感分类方法进行比较和验证。

四、总结

基于特征融合的服装图像情感语义分类研究，旨在提高服装图像的情感分类效果，使得服装设计和市场行销等方面得到实质性的支撑和指导。基于CNN的特征提取和多种特征之间的融合，可以实现对服装图像的准确分类，并将研究成果应用于实际应用场景中。