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摘要
在服装市场规模的日益攀升，以及女性服装消费更偏向于满足审美需求的背景下，女性群体普遍存在旧衣堆积、搭配困难、审美单一的难题。针对这种情况，创新性地结合Mask R-CNN模型提出服装搭配评分算法，定量地为服装搭配进行评分，为用户推荐最佳搭配方案。基于模型的服装识别处理算法对服装图像进行识别和特征处理，实现从图像数据到一维特征向量数据的转换。对得到的服装特征向量进行分析处理，依据搭建好的时尚搭配库计算上下装之间搭配度，实现评分。服装类别识别实验表明，服装在被穿着、正面拍摄、较少遮挡等情况下进行款式识别，准确率达85.7%,服装分割精确率则达到0.868。搭配评分实验表明，正负样本评分测试的评分结果相差较大，反映模型的搭配评分效果较接近大多数人的审美要求。
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