[發(fā)明專利]一種服裝推薦系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011472084.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112446767A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜明華;王畫(huà);余鋒;周昌龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢紡織大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06K9/62;G06F16/951;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

1.一種服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：信息采集單元、服裝分類單元、服裝推薦單元、服裝推送單元；

所述信息采集單元用于對(duì)用戶信息、環(huán)境信息、服裝信息進(jìn)行采集，構(gòu)建服裝數(shù)據(jù)集；用于根據(jù)所述用戶信息、所述環(huán)境信息分別得到用戶標(biāo)簽、環(huán)境標(biāo)簽；

所述服裝分類單元用于對(duì)所述服裝數(shù)據(jù)集中的服裝進(jìn)行識(shí)別分類，得到服裝標(biāo)簽；

所述服裝推薦單元用于根據(jù)標(biāo)簽信息對(duì)所述服裝數(shù)據(jù)集中的服裝進(jìn)行篩選，得到推薦服裝信息；

所述服裝推送單元用于對(duì)所述推薦服裝信息進(jìn)行排序、實(shí)時(shí)顯示。

2.如權(quán)利要求1所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述信息采集單元包括：用戶信息采集模塊、環(huán)境信息采集模塊、服裝信息采集模塊；

所述用戶信息采集模塊用于對(duì)用戶個(gè)人基本信息進(jìn)行采集；

所述環(huán)境信息采集模塊用于對(duì)用戶所處環(huán)境信息進(jìn)行采集；

所述服裝信息采集模塊用于對(duì)用戶服裝信息進(jìn)行采集，并建立所述服裝數(shù)據(jù)集；

其中，所述用戶信息采集模塊包括：輸入子模塊和解析子模塊；

所述輸入子模塊用于用戶輸入?yún)?shù)信息，所述參數(shù)信息包括臉部信息和人物信息，所述臉部信息包括正臉照、側(cè)臉照，所述人物信息為年齡、性別、身高、體重、職業(yè)信息、三圍信息中的至少一種；

所述解析子模塊用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖像識(shí)別方法，根據(jù)所述參數(shù)信息得到所述用戶標(biāo)簽。

3.如權(quán)利要求2所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述解析子模塊采用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述臉部信息進(jìn)行識(shí)別分類；所述基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖像識(shí)別方法包括：

從網(wǎng)絡(luò)上爬取臉部圖像及與其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽描述作為訓(xùn)練集；

對(duì)訓(xùn)練集中的圖片進(jìn)行裁剪做預(yù)處理，輸入至一個(gè)a層網(wǎng)絡(luò)模型中，然后進(jìn)行卷積、池化處理得到特征向量，對(duì)得到的特征向量進(jìn)行多分類得到輸出標(biāo)簽，然后與輸入標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比得到誤差，通過(guò)損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播更新權(quán)重，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型，得到訓(xùn)練好的用戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ停?/p>

將待識(shí)別的臉部信息輸入至訓(xùn)練好的用戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，得到用戶?biāo)簽。

4.如權(quán)利要求2所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述環(huán)境信息采集模塊根據(jù)用戶所處時(shí)間信息和定位信息在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬取，得到用戶所處環(huán)境信息，根據(jù)所述用戶所處環(huán)境信息得到所述環(huán)境標(biāo)簽。

5.如權(quán)利要求2所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝信息采集模塊對(duì)購(gòu)物網(wǎng)站中用戶喜愛(ài)度P超過(guò)預(yù)設(shè)閾值Q的所有服裝圖像信息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬取；購(gòu)物網(wǎng)站中的服裝得到用戶的收藏后累加m點(diǎn)用戶喜愛(ài)度；服裝得到用戶購(gòu)買后累加n點(diǎn)用戶喜愛(ài)度。

6.如權(quán)利要求1所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝分類單元基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖像識(shí)別方法得到所述服裝數(shù)據(jù)集中每件服裝對(duì)應(yīng)的服裝標(biāo)簽。

7.如權(quán)利要求6所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝分類單元基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述服裝數(shù)據(jù)集中的服裝進(jìn)行識(shí)別分類；所述基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能圖像識(shí)別方法包括：

從網(wǎng)絡(luò)上爬取服裝圖像及與其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽描述作為服裝訓(xùn)練集；

對(duì)訓(xùn)練集中的圖片進(jìn)行裁剪做預(yù)處理，輸入至一個(gè)b層網(wǎng)絡(luò)模型中，然后進(jìn)行卷積、池化處理得到特征向量，對(duì)得到的特征向量進(jìn)行多分類得到輸出標(biāo)簽，然后與輸入標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比得到誤差，通過(guò)損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播更新權(quán)重，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型，得到訓(xùn)練好的服裝標(biāo)簽?zāi)Ｐ停?/p>

將待識(shí)別的服裝圖片輸入至訓(xùn)練好的服裝標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，得到服裝標(biāo)簽。

8.如權(quán)利要求1所述的服裝推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝推薦單元包括：文本輸入模塊、篩選模塊；

所述文本輸入模塊用于用戶輸入對(duì)所需服裝的細(xì)致要求，得到文本標(biāo)簽；

所述篩選模塊用于在所述服裝數(shù)據(jù)集中根據(jù)所述服裝標(biāo)簽刪除不符合所述用戶標(biāo)簽、所述環(huán)境標(biāo)簽、所述文本標(biāo)簽中任意一個(gè)標(biāo)簽的服裝數(shù)據(jù)，得到篩選數(shù)據(jù)集。