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vios換引擎進入發燒排行的影片

視覺化服飾檢索系統

為了解決vios換引擎的問題，作者張凱傑 這樣論述：

隨著網路科技的發達與普及，網路上存在著數量龐大的數位影像，如何有效地檢索資料庫裡的數位影像，已是多媒體研究的主流之一。傳統上以文字作為搜尋條件的搜索模式是以人工方式對每張影像指定數個關鍵字，讓使用者鍵入關鍵字來搜尋影像。然而這種模式比較適合那些對於搜索對象已經清楚瞭解的使用者，並且被搜索的商品必需提供夠多的關鍵文字訊息，才能得到準確的搜索結果。一般來說，服飾商品包含許多紋理 (texture)、形狀 (shape)或物件空間關係等不易以關鍵字描述的特性。非專業的消費者，往往對所欲搜尋的物品僅有個模糊的概念。他們可能不清楚產品的正式名稱，或是因為商品名稱中不包含他們所描述的特徵，使得搜尋引擎將

他們真正需求的商品給遺漏了，或是給了一個很低的搜索排名。近年來，以影像作為搜尋條件的購物網站逐漸成為趨勢，有鑑於此，我們建立一套服飾檢索系統，利用組合式的視覺特徵作為搜尋條件，來快速幫助使用者找到他們期望的商品。為了解決以上問題，我們提出了兩個主要的研究目標: (1)擷取服飾上適合的特徵描述 (2)建立服飾影像的搜索策略。在本篇論文中，我們提出了一套以部份為基礎的檢索系統架構，利用各種不同的影像特徵搜尋條件，幫助使用者有效率的搜索到所期望的服飾商品。我們的系統主要提供三種搜尋條件，分別為領口特徵、顏色特徵及使用者感興趣的區塊(region-of-interest)特徵。針對這三種特徵資訊，分別

取出特徵值，加以描述，以茲進行比對。最後我們將提出的架構運用於其他相關研究上，例如商品自動分類。