甄泽冰，池 静，张欣欣，王亚凤

(河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸 056000)

基于多特征融合技术的商品图像分类

甄泽冰，池 静，张欣欣，王亚凤

(河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸 056000)

针对网上商品图像的特点，提出了一种多特征融合的分类方法，针对颜色和商品图案风格两方面对图像进行分类。首先对商品图像进行分割，再提取特征，颜色特征选择提取颜色直方图特征和颜色矩特征；提取PHOG和SIFT特征来描述图案风格。然后采用基于决策的加权融合方法将两种特征结合起来进行分类，最后在数据集上进行实验，与仅用单一特征分类和使用普通多特征拼接方法作比较，使用提出的融合特征的方法进行分类，准确率较高，并且其准确率有8%～10%的提升。实验结果表明提出的方法是一种有效的商品图像分类方法。

图像分类；多特征融合；商品图像

互联网的不断进步促进了电子商务的快速发展，在线购物也受到了更多人的青睐，而这将引发图像数据呈几何级数的增长。目前商品图像分类方法除了人工手动分类外，主要采用基于文本的商品图像分类方法,也就是通过商家上传的图像描述的文本进行分类，而商家会添加大量描述文本，其关键字纷繁复杂，并且准确性有待提高[1]。如果系统能够帮助商家将上传的商品图像按照颜色和款式分类，则会节省人力的消耗，并提高商品标注信息的准确性。商品图像的颜色和款式与图像的内容特征息息相关，因此，如何通过图像的内容特征来完成对在线商品的分类是电子商务智能化的迫切要求[2]。……