抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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従来の画像コンテンツ特徴検索に基づくクローニング特徴解析は画像の深い意味特徴を表現できないので,本論文は融合特徴分析に基づく衣服マッチングの知的方法を提案した。最初に,深い畳み込みニューラルネットワークによって抽出した衣服特性は,衣服の全体および詳細意味属性を完全に表現することができ,そして,計量学習を,トリップlet損失を用いて実現した。次に,衣服マッチングのデータベースを,衣服マッチングのデータセットを処理するために,ターゲット検出によって作り出す。最後に,不規則マッチングネットワークを構築することによって,衣服組合せを衣服集合と見なして,衣服情報分布を分析することによって,マッチング推薦を実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムが単一アルゴリズムより良いことを示して,それは衣服画像とマッチングアルゴリズムによって利用者のために適切なマッチング方式を推奨した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】