摘要
随着电子商务和时尚产业的快速发展，服装图像检索系统成为了连接用户需求和海量商品的关键技术。
本文首先概述了服装图像检索系统的研究背景和意义，并解释了图像特征提取、相似性度量等关键概念。
随后，本文深入探讨了服装图像检索技术的研究现状，包括传统图像特征提取方法、基于深度学习的特征提取方法以及跨模态检索技术的发展。
此外，本文还分析了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势，如细粒度检索、可解释性研究和多模态融合技术的发展。
关键词：服装图像检索；深度学习；特征提取；相似性度量；跨模态检索
服装图像检索系统旨在从大规模图像数据库中快速准确地检索出与用户输入图像视觉上相似的服装图像。
用户可以通过上传图片、拍摄照片或选择预定义的服装属性来进行检索。
实现服装图像检索需要解决几个关键问题：
1.图像特征提取:从图像中提取具有代表性的特征是检索的关键。
这些特征应该能够有效地描述服装的颜色、纹理、形状、款式等视觉属性，并对光照、姿态、背景等变化保持鲁棒性。
2.相似性度量:用于衡量两幅图像之间视觉相似性的指标。
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