1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和时尚产业的不断创新，消费者对服装的需求日益个性化和多样化。
传统的基于文本的服装搜索方式已经难以满足用户快速、准确地找到心仪商品的需求。
服装图像检索技术作为一种更直观、便捷的搜索方式应运而生，其旨在通过分析和理解图像内容，使用户能够以图搜图的方式快速找到所需服装。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，服装图像检索技术取得了显著进展。
国内外学者在服装图像特征提取、相似度度量、检索算法等方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容如下：1.研究服装图像的预处理方法：针对服装图像的特点，研究合适的图像预处理方法，例如图像去噪、光照归一化、尺度调整等，以提高后续特征提取和相似度计算的准确性。
2.研究服装图像特征提取方法：针对服装图像的特点，研究高效、鲁棒的特征提取方法，例如基于深度学习的方法，提取能够准确表达服装款式、颜色、材质等信息的特征向量，为后续的相似度计算奠定基础。
3.研究服装图像相似度度量方法：针对服装图像的特点，研究合适的相似度度量方法，例如基于深度特征的相似度度量方法，准确衡量不同服装图像之间的相似程度，提高检索结果的准确性。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解服装图像检索技术的发展现状、研究热点和难点，为课题研究提供理论基础。
2.数据收集和预处理：收集服装图像数据，并对其进行预处理，例如图像去噪、光照归一化、尺度调整等，以构建用于模型训练和测试的数据集。
3.特征提取方法研究：研究基于深度学习的服装图像特征提取方法，例如卷积神经网络（CNN），通过训练模型学习服装图像的特征表示。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对服装图像的特点，研究高效、鲁棒的深度学习特征提取方法，提取更具discriminative的特征表示，以提高检索准确率。
2.结合服装领域知识，研究更合理的相似度度量方法，例如考虑服装款式、颜色、材质等因素的相似度度量，以提高检索结果的合理性。
3.设计并实现一个完整的服装图像检索系统，并对其性能进行测试和评估，以验证系统的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘华锋,王进军,郭建军,等. 基于改进MobileNet的服装图像检索算法[J]. 纺织学报, 2020, 41(12): 2107-2114.
2.王晓楠,王进军. 基于多特征融合和动态权重的服装图像检索[J]. 纺织学报, 2021, 42(04): 596-603.
3.陈丽,孙正兴,王科俊,等. 基于深度学习的服装图像检索方法综述[J]. 计算机工程, 2020, 46(08): 1-13.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
