基于内容的时尚图像检索方法与进展：综述
摘要：基于内容的时尚图像检索（CBFIR）已经广泛应用于我们的日常生活中，用于从在线平台搜索时尚图像或物品。在电子商务购买中，当消费者上传参考图像、带有文本的图像、草图或日常生活中的视觉流时，CBFIR系统可以检索具有相同或可比较特征的时尚物品或产品。这降低了CBFIR系统对文本的依赖性，实现了对所需时尚产品的更准确和直接的搜索。然而，考虑到最近的发展，CBFIR在现实世界中的视觉搜索仍然存在限制，因为同时可用的多个时尚物品、时尚产品的遮挡和形状变形。本文重点研究以图像、带有文本的图像、草图和视频为指导的CBFIR方法。因此，我们将CBFIR方法分为四个主要类别，即图像引导的CBFIR（带有属性和风格的附加），图像和文本引导的CBFIR，草图引导的CBFIR和视频引导的CBFIR方法。基准方法已经进行了彻底的分析，并对过去六年（2017年至2022年）CBFIR的最新发展进行了彻底的研究。最后，对CBFIR的关键问题进行了突出，并提出了未来研究的有希望的方向。
作者：Amin Muhammad Shoib, Jabeen Summaira, Changbo Wang, Abdul Jabbar
论文ID：2303.17371
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-03-31