1. 研究目的与意义（文献综述）

随着服装电子商务的发展,互联网上的服装数据开始膨胀,服装检索和搭配技术成为了不可缺少的关键技术。服装检索技术可以帮助用户快速找到心仪的服装,智能的服装搭配技术可以帮助广大非服装专业的普通用户快速找到合适的搭配方案。如何构建便捷、准确的服装检索技术和面向普通用户的智能服装搭配技术是非常有意义的工作。

随着互联网多媒体数据海量增长，基于文本标注的传统方法渐显疲态，而基于图像内容的新方法方兴未艾。通过对图像进行特征提取，获得其特征表示，然后进行相似性度量，并依据相似性进行排序，从而得到检索结果。目前，图像特征提取方法可分为基于传统图像处理和基于深度学习两种方式。

基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像，如getty aat使用近133,000个术语来描述艺术、艺术史、建筑以及其它文化方面的对象，并推出30多个等级目录，从7方面描述图像的概念、物理属性、类型和刊号等。又如gograph将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。在图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。 图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。

2. 研究的基本内容与方案

该研究的基本内容是实现商品检索技术在服饰搭配上的应用，具体希望达成的目标是创建并实现搭配模型，为用户提供个性化时尚服饰搭配建议。为此，相应地设计了三个步骤来实现整体的设计。

首先，搭建相应模型与算法并对训练集训练；其次，对于测试集中的图片进行适合度预测，预测图片运用在阿里云上下载的服装数据集；最后对测试结果进行分析，并对算法做出调整，得到更为适合的代码以及报告。

3. 研究计划与安排

2018-01-14至2018-03-05：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2018-03-06至2018-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

2018-05-01至2018-05-25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

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