基于人体检测的网络商品图像分类算法

• 作者: 吴相林 周莉 孙林 张红艳 罗松涛
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 网络图像分类 人体检测 HOG特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（29）
• 页码范围: 15-17
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.29.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴相林	北京财贸职业学院信息物流系	1	5	1.0	1.0
2	罗松涛	北京财贸职业学院信息物流系	3	13	2.0	3.0
3	周莉	北京财贸职业学院信息物流系	5	38	4.0	5.0
4	张红艳	北京财贸职业学院信息物流系	5	52	3.0	5.0