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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116861017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310761878.6，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统是由付明磊;李小虎设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统，图像获取模块获取待检索的服装图像数据，并将获取的服装图像数据传输到图像预处理模块进行处理，从预处理后的图像中提取出关键的特征信息，基于提取的特征信息预测出图像的各种属性信息和特征信息，对预测的属性信息的编辑、修改以及删除，将提取出来的特征信息存储到数据库中，根据用户输入的关键词或者样本图片，从数据库中找出与之最相似的图像，并返回给用户，让用户快速准确地找到自己想要的服装图像。本发明解决了属性更改检索问题和维度灾难问题，通过解缠表示和记忆矩阵块，能够解决个性化检索不同属性的服装图像问题，以及多属性联合检索时出现的维度灾难问题。

本发明授权一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法，其特征在于，检索方法包括以下步骤： S1：将原始图像经过预处理后通过视觉转换器模型提取图像特征表示； S2：定义一个服装属性列表，为每个属性构建一个子空间模型，这些子空间模型由一个全连接两层网络构成，将步骤S1中提取的图像特征输入到子空间模型，每个子空间模型输出每个属性构建一个子空间模型，子空间模型由一个全连接两层网络构成对应的子空间特征表示； S3：构建一个由完全连接层组成的分类层，将步骤S2中的子空间特征表示作为输入，得到输出为给定图像的每个属性值的预测值，预测值用于和图像真实值进行比较来训练调优步骤S2中的子空间模型； S4：通过步骤S3训练调优子空间模型后，将步骤S2中的子空间特征表示连接起来，构成原始图像的解缠特征表示； S5：构建一个记忆矩阵块模型和操作向量，将记忆矩阵块模型的输出表示和操作向量相乘然后加上步骤S4中的解缠特征表示构成用户所期望的属性更改后的检索目标图像特征表示； S6：构建模型损失函数，训练和调优S2，S5中的模型； S7：将服装图像数据集批量依次通过步骤S1、步骤S2、步骤S4得到服装图像解缠特征表示，并构建特征数据库； S8：将用户上传的待检索的图像通过步骤S1、步骤S2、步骤S4得到检索图像的解缠特征表示，通过用户交互选择需要更改的属性以生成操作向量，通过步骤S5得到最终的检索目标图像特征表示； S9：通过优化的监督学习算法计算步骤S8的目标图像特征表示和步骤S7特征数据库中所有特征表示的相似度，根据相似度排序，将相似度靠前的n张图像输出给用户。

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