图像购物搜索技术研究综述

传统的电子商务网站主要通过商品名称的关键字来进行商品搜索,然而文字信息难以完整的描述商品的各种特征,并且存在人为操作的主观性,导致搜索结果与用户意图之间存在较大差异.基于内容的图像搜索技术通过提取商品图像的视觉特征进行搜索,为电子商务网站的发展提供了新的契机.本文在此基础上对图像购物搜索技术的研究工作进行梳理,总结研究现状,分析技术原理,并指明未来的发展趋势.     

纺织服装产品电商平台品控的现状及应对措施

以纺织服装为例,针对目前电商平台品控现状进行分析,存在的问题主要有质检要求太低、范围过窄、神秘抽检无效果等。提出包括与第三方合作建立质检服务平台、扩大品控质检范围、增加强制性检验项目、提高商家产品质量意识等应对措施。     

用于图像购物搜索的局部匹配算法

图像匹配是图像购物搜索的一个关键问题。针对现有的图像购物搜索网站利用底层特征无法进行局部匹配的问题,提出一种基于局部匹配的图像购物搜索方法,该方法允许用户自定义感兴趣区域,并利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述子提取该区域的视觉特征进行匹配。实验结果表明,该方法取得了较理想的预期效果,更好地满足了用户的实际购物搜索需求。