基于人体检测的网络商品图像分类算法

摘要：

当前各大购物网站存储了海量商家上传的商品图像.其中大量图像没有明确标注商品类别,或描述词模糊,这使得网上商品图像的自动分类问题变得急迫和重要.本文分析的图像视觉内容,发现服装类商品图像中普遍出现人体区域,提出算法有效地识别服装类商品图像.算法通过检测图像中的人体的区域得到特征,从训练集图像的特征中学习出鲁棒的SVM分类器用于分类图像.在真实的淘宝网商品图像数据集上取得较理想的效果.

关键词：网络图像分类、人体检测、HOG特征、支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：基金申请人:孙林;项目名称:商业连锁物流发展研究:基金颁发部门:北京市教委sm200900001003

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17