Content-based jewellery item retrieval using the local region-based histograms

要約

宝飾品検索は、サンプルクエリ参照画像を用いて、オンラインマーケットで人々が欲しいものを見つけるために定期的に使用されている。しかし、様々な宝飾品が同時に存在し、画像や映像の中に宝飾品が隠されていたり、形状が変形していたりするため、コンテンツベースの宝飾品検索（CBJIR）は、実世界での視覚検索にはまだ限界があることが分かっている。本稿では、HSV色空間における局所領域ベースのヒストグラムを用いたコンテンツベースのジュエリーアイテム検索法を提案した。5つの局所領域を用いて、我々の新しいジュエリー分類モジュールは、クエリ画像から特定の特徴ベクトルを抽出する。また、ジュエリー分類モジュールは、特徴ベクトルを抽出するために、ジュエリーデータベースにも適用される。最後に、データベースとクエリの特徴ベクトルの類似度スコアをマッチングさせ、データベースからジュエリーアイテムを検索する。提案手法の性能は、一般に公開されているジュエリーアイテム検索データセット、すなわちringFIRとFashion Product Imagesデータセットでテストされた。実験結果は、提案手法がベースライン手法に対して、希望するジュエリーアイテムの検索において優位であることを示す。

要約(オリジナル)

Jewellery item retrieval is regularly used to find what people want on online marketplaces using a sample query reference image. Considering recent developments, due to the simultaneous nature of various jewelry items, various jewelry goods’ occlusion in images or visual streams, as well as shape deformation, content-based jewellery item retrieval (CBJIR) still has limitations whenever it pertains to visual searching in the actual world. This article proposed a content-based jewellery item retrieval method using the local region-based histograms in HSV color space. Using five local regions, our novel jewellery classification module extracts the specific feature vectors from the query image. The jewellery classification module is also applied to the jewellery database to extract feature vectors. Finally, the similarity score is matched between the database and query features vectors to retrieve the jewellery items from the database. The proposed method performance is tested on publicly available jewellery item retrieval datasets, i.e. ringFIR and Fashion Product Images dataset. The experimental results demonstrate the dominance of the proposed method over the baseline methods for retrieving desired jewellery products.

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