服裝圖像檢索研究綜述

蘭麗　耿增民

摘要：該文介紹了服裝圖像檢索的背景，梳理了服裝圖像檢索的兩個(gè)發(fā)展階段：基于文本的服裝圖像檢索和基于內(nèi)容的服裝圖像檢索，分析了服裝圖像檢索的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)了目前服裝圖像檢索系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r，最后指出了服裝圖像檢索技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：服裝圖像；圖像檢索；圖像檢索系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2015）12-0184-04

The Clothing Image Retrieval Research Review

LAN Li ， GENG Zeng-min

（Beijing Institute of Fashion Technology， Beijing 100029， China）

Abstract： This article introduces the background of the clothing image retrieval ，gives a complete review of the two stages of the development of the clothing image retrieval：text-based clothing image retrieval and content-based clothing image retrieval，analyses the research hotspot and key technical issues about the clothing image retrieval，then summarizes the current development situation of the clothing image retrieval system，finally it presents some directions for future research about the clothing image retrieval technology.

Key words： clothing image； image retrieval； image retrieval system

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，電子商務(wù)因其成本低廉和傳播廣泛占據(jù)了極大的市場(chǎng)，給人們的生活帶來了很多便利。作為電子商務(wù)一份子的服裝電子商務(wù)的迅猛發(fā)展標(biāo)志著服裝商務(wù)新模式的出現(xiàn)。人們購(gòu)買衣服不再僅僅考慮實(shí)體店，更多的是依靠網(wǎng)絡(luò)即通過上網(wǎng)對(duì)服裝圖像進(jìn)行瀏覽、挑選、價(jià)格的對(duì)比、付款等購(gòu)買自己喜歡的服裝。但是服裝購(gòu)物網(wǎng)站服裝商品數(shù)量劇增，出現(xiàn)了許多款式多樣、質(zhì)量參差不齊、價(jià)格匪夷所思的服裝，導(dǎo)致用戶挑選出滿意的服裝花費(fèi)的時(shí)間和精力越來越多。所以，快速準(zhǔn)確地檢索到所需服裝圖像的研究成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的一個(gè)具有劃時(shí)代意義的課題，同時(shí)也是目前服裝圖像檢索領(lǐng)域面臨的棘手的難題[1]。經(jīng)過多年的研究，服裝圖像檢索已經(jīng)獲得了巨大的成就，下面是服裝圖像檢索研究綜合論述。

1 服裝圖像檢索的發(fā)展歷程

服裝圖像檢索的發(fā)展經(jīng)歷了兩個(gè)階段： 基于文本的和基于內(nèi)容的服裝圖像檢索，這兩種服裝圖像檢索方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)[2]。

1.1 基于文本的服裝圖像檢索

基于文本的圖像檢索技術(shù)是通過關(guān)鍵字或自由形式的文本來描述圖像，然后借用文本匹配檢索進(jìn)行圖像的匹配，實(shí)質(zhì)是以文字搜圖[3]。目前就像搜索引擎百度、服裝購(gòu)物網(wǎng)站淘寶等各主流大型電子商務(wù)網(wǎng)站都采用TBIR技術(shù)檢索服裝圖像。

TBIR技術(shù)檢索的特點(diǎn)快速精準(zhǔn)，但是目前服裝圖像數(shù)量迅速增多，其不足之處也逐漸顯現(xiàn)出來：首先，關(guān)鍵字標(biāo)注服裝圖像不能全面地反映服裝本身的重要信息；其次，海量的圖像數(shù)量造成人工標(biāo)注工作量大；最后，人工標(biāo)注主觀性也具有差別[4]，這些都會(huì)直接影響到用戶檢索的準(zhǔn)確性。再加上生活節(jié)奏越來越快，人們對(duì)購(gòu)衣的滿意度要求越來越高，故基于內(nèi)容的服裝圖像檢索技術(shù)的出現(xiàn)是必然的，不僅可以替代TBIR技術(shù)，還可以彌補(bǔ)其不足，成為目前研究的熱點(diǎn)。

1.2 基于內(nèi)容的服裝圖像檢索

基于內(nèi)容的服裝圖像檢索包含兩部分內(nèi)容：視覺特征的檢索和語義的檢索。它檢索的一般程序是按照?qǐng)D像特征的描述來搜索，然后通過比較特征間的相似性，按照相似性大小來排序給出最終的檢索結(jié)果[5]。但是服裝圖像中具有顏色、形狀、紋理等很多特征，怎樣提取這些特征可供人們精確得檢索成為近幾年研究人員一直探索的課題。

1.2.1 基于視覺特征的檢索

服裝圖像中的服裝是整個(gè)圖像的主角，其圖像的特點(diǎn)相對(duì)自然風(fēng)景、生活類圖像背景簡(jiǎn)單、目標(biāo)突出 、顏色多樣、款式的細(xì)節(jié)具區(qū)分度。這些特點(diǎn)可以歸結(jié)為服裝的顏色、形狀、紋理三大主要特征，這三大主要特征是服裝圖像信息的載體，是提取服裝圖像特征的首要出發(fā)點(diǎn)。在利用視覺特征進(jìn)行服裝圖像檢索時(shí)，首先分析與處理圖像提取其視覺特征，然后定義合理的測(cè)量方法來計(jì)算特征向量間的匹配程度，即可實(shí)現(xiàn)基于視覺特征的服裝圖像檢索[6]。下面是服裝圖像三大特征提取方法綜述性論述。

1）顏色特征

顏色是服裝本身重要的構(gòu)成成分，它作為服裝特征之一，在服裝款式、流行程度中起到了舉足輕重的作用，所以顏色特征提取對(duì)服裝圖像檢索有重要的意義。早期的研究是通過對(duì)圖像中各像素點(diǎn)的顏色值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)來獲取顏色特征，近幾年的研究是如何實(shí)現(xiàn)基于顏色信息及其空間分布的圖像檢索方法。其代表性的工作：Strieker等人提出分塊顏色矩，其思想是將圖像劃分為不同的區(qū)域，再對(duì)各區(qū)域進(jìn)行顏色特征的提取[7]；Pass等人提出了一種統(tǒng)計(jì)圖像中各顏色最大連續(xù)區(qū)域的像素值作為顏色特征的方法[8]。目前這方面的研究聚焦于局部顏色直方圖的圖像檢索，代表性工作包括：Li等人提出基于分塊顏色直方圖的檢索方案[9]；丁貴廣等人提出切分興趣點(diǎn)空間進(jìn)而構(gòu)建局部顏色直方圖來實(shí)現(xiàn)檢索[10]；蘇小紅等人提出基于興趣點(diǎn)凸包構(gòu)建局部顏色直方圖并實(shí)現(xiàn)檢索[11]。除此之外，該方法最新研究成果還包括：Chen等人提出自適應(yīng)顏色特征提取方法來描述圖像并實(shí)現(xiàn)檢索[12]；金偉提出了一種新的顏色特征提取法—像素不連通區(qū)域面積直方圖法[13]；邵天日提出了多顏色特征相結(jié)合的圖像檢索算法[14]。

2）形狀特征

款式是服裝重要的表現(xiàn)形式，設(shè)計(jì)師將自己獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和設(shè)計(jì)風(fēng)格融入自己精心的設(shè)計(jì)中，制作出一款又一款別致的服裝為消費(fèi)者提供更多購(gòu)買的機(jī)會(huì)。服裝款式主要通過服裝的形狀特征來體現(xiàn)，形狀特征在CBIR 特征提取中應(yīng)用十分廣泛，其一般分為基于輪廓的特征和基于區(qū)域的特征[15]，下面是這兩種形狀特征提取方法的綜合論述。

基于輪廓的特征是指從圖像形狀的邊界提取的特征，比如邊界點(diǎn)。描述輪廓的特征包括：面積、角度、周長(zhǎng)、離心率等。圖像查詢所用到的輪廓的研究包括：Livarinen等人提出鏈碼直方圖[16]；Rangayyan等人提出P階邊界矩[17]；Berretti等人提出基于平滑曲線分解特征等[18]。

基于區(qū)域的特征是指從圖像形狀區(qū)域內(nèi)部提取的特征，比如像素點(diǎn)。常用區(qū)域特征提取的方法是關(guān)于矩的方法，該方法的相關(guān)工作主要包括：Chin、Liao等人提出幾何不變矩來提取形狀特征[19]；Kim、Zhang、葉斌、Papakostas等人在Zemike的基礎(chǔ)上，提出了矩的改進(jìn)性研究[20-21]；Wee等人提出Zernike在誤差范圍內(nèi)的最小化快速計(jì)算等[22]。

近年來在形狀特征的檢索方面，值得探索的課題是如何有效地計(jì)算形狀間的相似性。最新代表成果包括：Peter等人提出K最近鄰圖，其思想是用K最近鄰圖構(gòu)建形狀特征空間來計(jì)算相似性[23]；Bai等人提出形狀間的相似性與圖之間的相互關(guān)系。形狀間的相似性可構(gòu)建圖，運(yùn)用圖的轉(zhuǎn)換能更有效得去測(cè)量形狀間相似性[24]；Yang等人提出形狀間具有一定的關(guān)聯(lián)性，可以更好地計(jì)算相似性[25]。

3）紋理特征

服裝花型種類的豐富多彩能使服裝具有強(qiáng)大的外在美，提取得服裝花型特征應(yīng)用于檢索中可以獲得相似度高的服裝圖像。而紋理是服裝面料最明顯的特征，也是最具區(qū)分特點(diǎn)的，通常表現(xiàn)為花型。紋理特征提取方法可分為四類：基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于頻譜的方法、基于結(jié)構(gòu)的方法和基于模型的方法[26]。但是目前在紋理特征研究方面運(yùn)用廣泛且被廣大研究人員深入探索的方法是基于統(tǒng)計(jì)的和基于頻譜的方法。

在基于統(tǒng)計(jì)的特征提取方面，代表性的工作有：基于紋理單元及紋理譜的特征描述[27]；LBP（local binary pattren）紋理特征描述算子[28、29]；基于自相關(guān)函數(shù)的紋理特征描述[30]等。

在基于頻譜的特征提取方面，通常是在頻域上來分析圖像的頻譜特征從而進(jìn)行紋理分析，常用的頻譜紋理分析方法包括：基于Fourier變換方法[31]，Kumar等人利用Gabor函數(shù)的實(shí)數(shù)及虛數(shù)部分來進(jìn)行紋理監(jiān)測(cè)[32]；Bodnarova等人采用Fisher代價(jià)函數(shù)來確定Gabor濾波器的參數(shù)，從而進(jìn)行紋理監(jiān)測(cè)[33]。

1.2.2 基于語義的檢索

基于語義的圖像檢索是基于內(nèi)容圖像檢索發(fā)展而來的，是研究人員通過分析和提取圖像的語義內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)檢索。基于語義的圖像檢索是解決語義鴻溝的重要方法及思路，它不僅考慮低層視覺特征，而且深入到圖像的高層特征如空間關(guān)系、場(chǎng)景、行為和情感等[34]。這也是各個(gè)領(lǐng)域近幾年的研究課題，有著巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值。

提取圖像語義是語義圖像檢索極其重要的一步。圖像語義提取的方法主要分為三類：低層物理特征、機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)反饋方法[35]。近幾年更多研究聚焦于相關(guān)反饋技術(shù)，目前已經(jīng)取得了不小的成就。相關(guān)反饋技術(shù)，其原理可簡(jiǎn)單概括為：用戶判斷系統(tǒng)的檢索結(jié)果，然后反饋給系統(tǒng)，最后系統(tǒng)根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)行重新計(jì)算，之后再返回更加符合用戶所需結(jié)果的過程[36]。下面是該方面現(xiàn)有研究工作的綜述性論述。

用戶反饋可提高圖像檢索的準(zhǔn)確率。代表性研究工作包括：基于最優(yōu)查詢規(guī)則選擇方法，其通過用戶反饋獲得一個(gè)基于語義的差異最小的排序結(jié)果[37]；基于特征權(quán)重調(diào)整方法，該方法是調(diào)整用戶反饋處理的結(jié)果所對(duì)應(yīng)各特征值的權(quán)重從而給出有效的檢索結(jié)果[38]；Wu等人提出將合作學(xué)習(xí)用到反饋處理中，實(shí)現(xiàn)了語義相似性測(cè)量和視覺相似測(cè)量相組合的圖像檢索[39]。

用戶反饋的距離測(cè)量學(xué)習(xí)也是目前受重視的課題。其思想是用戶反饋信息的語義學(xué)習(xí)來修正用于測(cè)量圖像視覺特征向量間相似性的距離函數(shù)。代表性研究工作包括： Jin等人提出在多特征多標(biāo)簽圖像上來進(jìn)行距離測(cè)量學(xué)習(xí)[40]；Frome提出了建立在局部特征表示基礎(chǔ)上的局部距離函數(shù)的學(xué)習(xí)[41]；陳等人提出了基于局部詞頻相關(guān)性和SIFT特征距離矩陣的Bundled特征匹配方法[42]。

用戶反饋處理過程在更多時(shí)候可看作是模式識(shí)別中的有監(jiān)督學(xué)習(xí)或分類問題，代表性研究工作包括： Harchaoui等人提出圖的核函數(shù)，其思想是用圖像的局部特征向量的空間分布構(gòu)建圖，之后定義核函數(shù)計(jì)算相似性[43]；Wang等人提出用局部線性約束編碼來量化特征向量集合，進(jìn)一步提升空間金字塔匹配核函數(shù)的性能[44]。

2 基于內(nèi)容的服裝圖像檢索中的難題

雖然基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)在服裝電子商務(wù)領(lǐng)域有了不小的成績(jī)，但是依然存在著無法回避的難題。首先是圖像特征提取。對(duì)于圖像底層視覺特征（顏色、形狀、紋理）來說，它們的提取已經(jīng)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，再加上目前大容量數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)，這個(gè)問題變得更加嚴(yán)峻。同時(shí)提取圖像特征，除了圖像處理技術(shù)之外，還需要其他多門學(xué)科的輔助才能使檢索更加精確。其次是圖像特征的融合。實(shí)驗(yàn)研究表明，利用單一圖像特征檢索圖像效率很低，幾乎不能滿足用戶需求。所以如何將多個(gè)圖像特征結(jié)合進(jìn)行圖像檢索是目前該研究領(lǐng)域的又一大難題。最后，圖像特征的維數(shù)。一般提取出來的圖像特征維數(shù)都很高，有的甚至上千維，怎樣降低圖像特征的維數(shù)也是目前亟待解決的難題。此外還存在圖像存儲(chǔ)、人工交互等其他難題也需要進(jìn)行深入研究。

3 服裝圖像檢索系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

隨著對(duì)圖像檢索理論和技術(shù)上的研究，CBIR已取得良好的檢索效果，許多大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)都對(duì) CBIR 系統(tǒng)有深入的研究。早期國(guó)外經(jīng)典的圖像檢索系統(tǒng)有：IBM 開發(fā)的QBIC 系統(tǒng)，UIUC 開發(fā)的 MARS系統(tǒng)，Virage公司開發(fā)的Virage系統(tǒng)，麻省理工學(xué)院開發(fā)的Photobook系統(tǒng)，哥倫比亞大學(xué)開發(fā)的 VisualSEEK系統(tǒng)等[45]。這方面的研究，我國(guó)也取得了一些成果，代表性的工作如下： 清華大學(xué)開發(fā)得基于靜態(tài)圖像內(nèi)容的原型系統(tǒng)；中科院計(jì)算機(jī)研究所開發(fā)了 MIRES；浙江大學(xué)完成了 Photo Navigator 和 Photo Engine 系統(tǒng)的開發(fā)等。這些系統(tǒng)的開發(fā)在理論上具有重要的意義，但還需要做進(jìn)一步的研究來逐漸完善。

至今，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)仍然未能成功應(yīng)用于服裝領(lǐng)域的高級(jí)感官方面，如服裝流行情況的檢索、服裝面料效果的檢索等。但是在眾多研究人員的努力之下，有了目前最出色的視覺購(gòu)衣網(wǎng)站主要是 like.com、picitup.com、etsy.com、pop.xiu.com[46]， 這四大網(wǎng)站的檢索方式有一定的差異，但是檢索的準(zhǔn)確率高，能夠滿足用戶的需求，目前已經(jīng)取得了很好的發(fā)展。

4 結(jié)束語

服裝圖像檢索技術(shù)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，基于文本的服裝圖像檢索的出現(xiàn)給人們的生活帶來了便利，但是隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，這種檢索技術(shù)不能滿足廣大用戶的需要，隨之出現(xiàn)了基于內(nèi)容的服裝圖像檢索技術(shù)。近幾年經(jīng)過研究人員的艱辛探索，基于內(nèi)容的服裝圖像檢索技術(shù)在底層視覺特征的提取和語義圖像檢索方面取得了許多成果，但是在理論和技術(shù)上還不夠完善，建立高效、適用的圖像檢索系統(tǒng)還是舉步維艱，還需要許多科研人員去努力探索?？傊?，基于內(nèi)容的服裝圖像檢索技術(shù)是一個(gè)熱門的研究課題，它涉及的領(lǐng)域比較廣，需要多種技術(shù)的支持，同時(shí)會(huì)不斷促進(jìn)這些相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)而取得豐碩的成果。

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