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A complete system for garment segmentation and color classification

机译：完整的服装分割和颜色分类系统

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摘要

In this paper, we propose a general approach for automatic segmentation, color-based retrieval and classification of garments in fashion store databases, exploiting shape and color information. The garment segmentation is automatically initialized by learning geometric constraints and shape cues, then it is performed by modeling both skin and accessory colors with Gaussian Mixture Models. For color similarity retrieval and classification, to adapt the color description to the users' perception and the company marketing directives, a color histogram with an optimized binning strategy, learned on the given color classes, is introduced and combined with HOG features for garment classification. Experiments validating the proposed strategy, and a free-to-use dataset publicly available for scientific purposes, are finally detailed.
机译：在本文中，我们提出了一种在服装商店数据库中自动分割，基于颜色的服装检索和分类，利用形状和颜色信息的通用方法。服装分割是通过学习几何约束和形状提示自动初始化的，然后通过使用高斯混合模型对皮肤和配色进行建模来执行。对于颜色相似性的检索和分类，为了使颜色描述适应用户的感知和公司的市场营销指示，将在给定的颜色类别上学习具有优化装仓策略的颜色直方图，并将其与HOG功能结合以进行服装分类。最后详细说明了验证所提出策略的实验以及可公开用于科学目的的免费数据集。

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