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基于Mask R-CNN的服装搭配评分系统

         
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摘要

在服装市场规模的日益攀升,以及女性服装消费更偏向于满足审美需求的背景下,女性群体普遍存在旧衣堆积、搭配困难、审美单一的难题。针对这种情况,创新性地结合Mask R-CNN模型提出服装搭配评分算法,定量地为服装搭配进行评分,为用户推荐最佳搭配方案。基于模型的服装识别处理算法对服装图像进行识别和特征处理,实现从图像数据到一维特征向量数据的转换。对得到的服装特征向量进行分析处理,依据搭建好的时尚搭配库计算上下装之间搭配度,实现评分。服装类别识别实验表明,服装在被穿着、正面拍摄、较少遮挡等情况下进行款式识别,准确率达85.7%,服装分割精确率则达到0.868。搭配评分实验表明,正负样本评分测试的评分结果相差较大,反映模型的搭配评分效果较接近大多数人的审美要求。

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