9、衣物分类与数据库建设：计算机视觉的应用与实践

衣物分类与数据库建设：计算机视觉的应用与实践

1. 衣物分类的背景

在当今数字化时代，计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛应用。其中，衣物分类作为计算机视觉的一个重要分支，不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界产生了深远影响。无论是电子商务平台的商品推荐，还是时尚行业的个性化定制，衣物分类技术都扮演着至关重要的角色。通过对大量衣物图像进行精准分类，可以帮助企业更好地理解市场需求，提升用户体验，甚至优化供应链管理。

1.1 应用场景

• 电子商务 ：电商平台利用衣物分类技术为用户提供更精准的商品搜索结果，提高购买转化率。
• 时尚推荐系统 ：基于用户的浏览历史和个人偏好，推荐符合其风格的服装，增强用户粘性。
• 库存管理 ：通过自动化分类工具，减少人工干预，降低运营成本。

2. 现有方法综述

目前，衣物分类主要依赖两种技术路径：传统机器学习方法和深度学习方法。前者依靠手工设计的特征提取器，后者则利用卷积神经网络（CNN）等模型自动学习特征。

2.1 传统机器学习方法

传统方法主要包括以下几个步骤：

1. 特征提取 ：从图像中提取低级特征，如颜色直方图、纹理特征（LBP）、形状特征（轮廓检测）等。
2. 特征选择 ：根据任务需求筛选出最具代表性的特征。
3. 分