前言

随着经济的发展和生活水平的提高，服装作为日常生活必需品，已经摆脱了最初保暖御寒的基本功能，成为人们审美观与个性化的体现。相应的，消费者在服装消费时考虑的重点也逐步从产品数量、产品质量转变为产品中所彰显的感性特征，更倾向于购买和穿戴具有情感感知的服装。

为了满足消费者的需求，服装设计师设计的服装越来越感性化，而网购者也希望能在互联网上海量的服装信息中找到适合自己情感表述的服装。基于内容的服装图像情感语义识别和检索可以帮助利用服装计算机辅助设计( CAD) 软件进行设计的设计师对所设计的产品进行情感判断，也可以帮助网购者在互联网上检索到满足自己情感表述的服装。

而“语义鸿沟”( Semantic Gap) 问题一直制约着基于内容的图像情感语义识别和检索的效率及正确性。虽然国内外已经对该问题开展了大量的研究，但横亘在图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”仍然赫然在目。“语义鸿沟”问题产生的根源很复杂，一方面，人在与计算机进行交互时尚未找到合理的表达概念、意义的手段和方法，用户有时自己都无法准确地用语言来表达其真正的查询需求，这是人所带来的问题; 另一方面，计算机无法像人一样，在融合视、听觉特征以及人自身积累的知识和经验的基础上，在各种复杂的情况下，有效地完成对多媒体数据的高级语义判断，如识别对象、发现对象的空间语义关系，识别场景语义、行为语义和情感语义等，这是计算机所引发的问题。

针对服装图像的情感语义识别和检索，我们认为目前存在以下几个问题:

一是由于服装领域对服装的情感描述还没有定论，对服装的情感描述没有一个统一的标准。这就造成了情感语义空间不易建立，所以说即使提取出了服装图像的低层特征，也不知该映射到何处。

二是服装图像低层特征的提取问题，到底哪些低层特征可以反映哪些服装情感，目前也没有标准可依，所以说低层特征提取也没有方向性。

三是基于内容的图像情感语义的识别和检索的技术问题，虽然近些年来基于内容的图像识别和检索技术取得了巨大的成就，一些应用也逐步开展，但凌驾于图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”一直没能很好地解决。

本书主要以男西装和服装面料为例对基于内容的服装图像情感语义识别和检索问题进行了研究。在基于内容的男西装图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子和男西装图像颜色低层特征之间的关系分析、基于BP 神经网络的男西装图像情感因子自动计算，最终实现了基于内容的男西装图像情感语义识别和检索。在基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索研究过程中，经过主观情感测试、情感因子空间建立、情感因子与服装面料图像颜色和纹理低层特征之间的关系分析、基于支持向量机的服装面料情感因子自动计算，最终实现了基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索。根据对实验数据进行的分析和对比，获得了较好的识别和检索效果。可以说从一定程度上缩短了服装图像高层语义和低层特征之间的“语义鸿沟”。

本书的第1 章概述，第2 ～第5 章主要论述基于内容的男西装图像情感语义识别和检索; 第6 ～第10 章主要论述基于内容的服装面料图像情感语义识别和检索。

对本书研究工作做出贡献的还有:黄铁军教授、刘瑞璞教授、刘莉副教授、修毅副教授、赵野军副教授、姜延副教授、张艾莉副教授等。

在研究和出版过程中提供过帮助的专家教授有: 商书元教授、张巨俭教授、李从举教授、周毅灵副教授以及其他一些教师。在此表示感谢!

编者对书中所有引用文字及图片的出处尽量标注详尽，但也有一些来自互联网，找不到原作者信息，在此对所有参考文献的作者及出版单位以及来自互联网引用资料的原作者及出版单位表示感谢!

本书的一些研究成果首次发表于《纺织学报》、《东华大学学报》( 自然科学版) 、《天津工业大学学报》、《针织工业》等刊物，在此向这些刊物的编辑老师和评审专家表示感谢!

感谢北京大学信息科学技术学院教授、博士生导师、数字媒体研究所所长、数字视频编解码技术国家工程实验室副主任黄铁军博士在百忙中为本书作序!

本书的研究和出版获得了教育部人文社会科学规划基金( 12YJA760089) 、北京市自然科学基金( 4102023) 、数字与交互媒体北京市重点实验室开放课题( KF 2013—02) 、服装材料研究开发与评价北京市重点实验室开放课题( 2011ZK—03) 等项目的资助，在此表示感谢!

由于编写时间仓促和编者知识水平有限，书中一定有不足之处，敬请各位专家和广大读者批评指正。作者联系邮箱: clothingaffect@126.com.。

张海波

2014年2月