服装风格图像的识别分类研究进展

针对服装风格识别与分类，从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体，从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点，围绕图像处理技术对其应用于服装领域最广泛的特征提取方法加以介绍，详细综述了传统特征提取方法、卷积神经网络（CNN）、图卷积神经网络（GCNN）、无监督学习方法在服装领域的相关研究及其模型优化效果、优缺点等。最后分析讨论了服装风格识别分类在时尚风格流行趋势预测、服装搭配推荐方面的发展趋势、关键技术及应用前景。研究认为，未来可以在人体相关特征提取、多角度时尚趋势预测、服装推荐主观评价等方向进一步研究。