《表1 检测结果对比：结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索》

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《结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索》

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本文首先对服装图像库中的数据进行服装区域检测实验，并对检测结果进行统计分析。基于召回率R和精确率P以及F值分析了显著区域检测方法的性能，召回率和精确率都是在像素级别上计算的，具体公式分别为式中:ri为正确检测到的服装像素；si为利用算法检测到的服装总像素；gi为图像i中真实的服装总像素。检测实验中所输入的服装图像区域来自手工标注，以此作为计算依据。为更好地说明本文方法的性能，与其他同类方法MR[16]以及文献[9]中所采用的RC[17]方法进行了对比，比较结果如表1所示。MR采用流行学习方法生成服装显著区域，流行矩阵维度高，计算量大，要求硬件性能高；RC则是利用局部区域和全局对比度差异的方法进行显著区域检测。从表1看出，本文方法有明显优势，综合指标F值最优。部分实验结果见图4。其中:图4（a）为原始图像；图4（b）示出服装显著区域检测结果；图4（c）为边缘检测图；图4（d）示出最终加权得到的显著边缘结果。