[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(公告)號(hào): | CN112446767A | 公開(公告)日: | 2021-03-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 姜明華;王畫;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 |
| 地址: | 430200 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 服裝 推薦 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明屬于服裝推薦技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種服裝推薦系統(tǒng),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。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,得到用戶標(biāo)簽、環(huán)境標(biāo)簽;服裝分類單元用于對(duì)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;服裝推薦單元用于根據(jù)標(biāo)簽信息對(duì)服裝數(shù)據(jù)集中的服裝進(jìn)行篩選,得到推薦服裝信息;服裝推送單元用于對(duì)推薦服裝信息進(jìn)行排序、實(shí)時(shí)顯示。本發(fā)明可以根據(jù)顧客本身及其所處環(huán)境給出最適合的服裝推薦,能夠大大提高推薦的準(zhǔn)確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于服裝推薦技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種服裝推薦系統(tǒng)。
背景技術(shù)
目前,隨著服裝制造業(yè)的飛速發(fā)展,服裝產(chǎn)品已經(jīng)變得十分多元化,伴隨服裝領(lǐng)域和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的融合,更快的銷售需求成為了兩個(gè)領(lǐng)域融合的必然要求。智能服裝推薦系統(tǒng)因此被創(chuàng)造,該推薦系統(tǒng)的目的是準(zhǔn)確快速地為顧客推薦適合自己的服裝,節(jié)省服裝制造業(yè)中的宣傳、保存等成本,大大加快服裝領(lǐng)域的發(fā)展。
但是,現(xiàn)有的技術(shù)方案還無法達(dá)到智能服裝推薦的要求。例如,一種現(xiàn)有技術(shù)通過圖像分析處理,結(jié)合服裝元素分類基礎(chǔ)數(shù)據(jù),分析各類服裝的風(fēng)格元素,從而得到特定風(fēng)格元素的服裝搭配;這種方式所關(guān)聯(lián)的相關(guān)點(diǎn)太少,最后得到的推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性不夠準(zhǔn)確。另一種現(xiàn)有技術(shù)采用簡單的詞語進(jìn)行檢索,獲得類似的服裝推薦,但是該方法的過程過于繁瑣,需要不斷的輸入對(duì)服裝的要求,也沒有達(dá)到智能服裝推薦的要求。
發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進(jìn)需求,本發(fā)明提供了一種服裝推薦系統(tǒng),其目的在于能夠更加準(zhǔn)確全面的為顧客推薦服裝。
本發(fā)明提供一種服裝推薦系統(tǒng),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。
優(yōu)選的,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。
優(yōu)選的,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停玫接脩魳?biāo)簽。
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