本发明涉及一种基于部件检测和视觉特征的时尚女装图像细粒度分类方法，属于计算机视觉及图像应用领域。本发明首先对输入的时尚女装待分类图像和训练集中图像进行身体部位的部件检测；其次，分别提取检测后的时尚女装图像，并训练时尚女装图像的HOG、LBP、颜色直方图和边缘算子4种底层特征，得到特征提取后的图像；然后，将定义的视觉特征描述符与提取到的4种底层特征进行匹配，采用多类SVM监督学习训练细粒度分类器模型；最后，通过训练后的细粒度分类器，对特征提取的时尚女装图像实现细粒度分类，输出时尚女装图像的分类结果。本发明采用的检测和分类方法具有较高的准确率。