CN102663092B - 一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法 - Google Patents

一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，包括，用户为推荐***选择或输入服装样本图像和推荐要求；所述推荐***对输入服装样本图像进行预处理，建立指定服装组图；所述推荐***根据推荐要求对指定服装组图中的服装图像进行特定的特征提取；所述推荐***对服装图像进行特定服装视觉元素的挖掘；根据用于要求和挖掘出的服装视觉元素对数据库中的服装图像进行风格分析，并针对各种服装类型进行评分。本发明通过特征表达和统计分析方法对服装图像的服装视觉元素进行挖掘，进而总结服装图像的设计风格，从而根据服装风格对服装图像进行检索和推荐。本发明能够满足消费者在购买服装时追求的新颖性。

Description

一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法
技术领域
本发明涉及一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，属于服装图像推荐和分析方法技术领域。
背景技术
服装在现代人生活中的作用愈发重要，电子商务销售中服装也占较大比重，服装图像推荐***能够帮助人们有效寻找到所需服装。现有的技术有的仅仅采用基于关键字的检索，需要进行耗时耗力的标签标注，而采用基于内容的图像检索的技术中所选取的服装属性都过于简单，忽视了服装属性中重要的趋势性，而且多数以检索相同或类似服装为目的，无法满足服装消费者追求的新颖性。另外，对于大规模服装图像的定量分析也将对服装设计、加工和销售产业产生较大帮助，而目前还没有类似的工作。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术有的仅仅采用基于关键字的检索，需要进行耗时耗力的标签标注，而采用基于内容的图像检索的技术中所选取的服装属性都过于简单，忽视了服装属性中重要的趋势性，而且多数以检索相同或类似服装为目的，无法满足服装消费者追求的新颖性问题，进而提供一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，包括以下步骤：
步骤A，所述推荐***建立服装指定服装组图； 
步骤B，所述推荐***对指定服装组图中的服装图像进行特征提取，根据所述训练特征向量得到风格特征码本；
步骤C，所述推荐***对风格特征码本相对于每幅指定图像进行比重计算，得到风格比重矩阵；
步骤D，所述推荐***根据风格比重矩阵计算每个风格特征的表现力函数，根据该表现力函数得到特定服装视觉元素；
步骤E，所述推荐***对待推荐库中的服装图像进行特征提取，得到待推荐特征矩阵，计算所述特定服装视觉元素在该待推荐图像中的待推荐比重向量；
步骤F，所述推荐***计算上述风格比重矩阵和待推荐比重向量的相似度，输出推荐的排序结果。
本发明的有益效果：本发明通过特征表达和统计分析方法对服装图像的服装视觉元素进行提取，进而总结服装图像的设计风格，从而根据服装风格对服装图像进行检索和推荐。本发明能够满足消费者在购买服装时追求的新颖性，为用户推荐服装，并有助于服装产业中对大规模服装图像进行定量分析。本发明通过提取服装的风格元素，进而总结服装图像的设计风格。
具体实施方式
下面将对本发明做进一步的详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式，但本发明的保护范围不限于下述实施例。 
本实施例所涉及的一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，包括： 
步骤A：所述推荐***建立指定服装组图。
步骤A具体包括：
A1：所述推荐***选择某一品牌和季度的时装发布会的服装图像，或不同风格的服装图像，建立指定服装组图，以此推荐出的服装结果分别为符合相应风格类型,；指定服装组图内图像包含若干图像，优选地，图像个数为五个。
A2：对指定服装组图中的图像和待推荐库中的图像进行归一化操作，将图像大小归一到M*N。
步骤B：所述推荐***对指定服装组图中的服装图像进行特征提取，根据所述训练特征向量得到风格特征码本；
所述步骤B具体包括：
B1：对指定服装组图中的每一幅服装图像提取图像特征，得到特征向量集；
B2：利用K-means对上述特征向量集进行聚类操作，得到风格特征码本。优选地，类别数K设为50；
步骤C：所述推荐***对风格特征码本相对于每幅指定图像进行比重计算，得到风格比重矩阵；
所述步骤C具体包括：
C1：针对每一幅服装指定服装组图中的图像I，计算第i个码本C i 的个数，得到Count(I,C i )， i=1,2…K；
C2：计算每一个码本的比重向量，得到风格比重矩阵：
步骤D：所述推荐***根据风格比重矩阵计算每个风格特征的表现力函数，根据该表现力函数得到特定服装视觉元素；
所述步骤4包括：
D1：计算每个风格特征的表现力函数
其中，avg(.)为期望公式，var(.)为方差公式。
D2：选取前Ns个使得表现力函数最大的风格特征，以此作为特定服装视觉元素。
步骤E：所述推荐***对待推荐库中的服装图像进行特征提取，得到待推荐特征矩阵，计算所述特定服装视觉元素在该待推荐图像中的待推荐比重向量。
针对待排序图像计算特定服装视觉元素的待排序比重向量，
步骤F：所述推荐***计算上述风格比重矩阵和待推荐比重向量的相似度，输出推荐结果。
计算上述风格比重矩阵和待推荐比重向量的相似度，
其中，R(.)为相似度函数。优选地，采用余弦相似度函数,
步骤G：所述推荐***根据上述风格比重矩阵和待推荐特征矩阵计算特定服装视觉元素在待推荐图像中的分布和比例，进行风格分析。
步骤G具体包括：
G1：训练多个指定服装组图，对于待推荐图像中的每一个特征向量，计算与其最为相似的风格指定服装组图，以δ作为激活值；
G2：统计该图像中所有特征向量中，上述激活的比例和分布，以此作为风格的分析和评分。

Claims (2)

1.一种基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 
A：推荐***任意指定服装图像集，作为目标用以学习发现其中的共性和个性元素； 
B：推荐***对目标集中的服装图像进行特征提取，得到特征向量集，根据所述特征向量集得到风格特征码本，具体包括如下步骤： 
B1：对任意指定服装图像集中的每一幅服装图像提取图像特征，得到特征向量集； 
B2：利用K-means对上述特征向量集进行聚类操作，得到风格特征码本； 
C：推荐***对风格特征码本相对于任意指定服装图像集中的每幅指定图像进行比重计算，得到风格比重矩阵，具体包括如下步骤： 
C1：针对每一幅服装指定服装组图中的图像I，计算第i个码本Ci的个数，得到Count(I，Ci)，i＝1，2…K； 
C2：计算每一个码本的比重向量，得到风格比重矩阵： 
K为风格特征码本类别数，Itrain为任意指定服装图像集中的图像I； 
D：推荐***根据风格比重矩阵计算每个风格特征的表现力函数，根据该表现力函数得到服装风格元素，具体包括如下步骤： 
D1：计算每个风格特征的表现力函数： 
E(Ci)＝avg(Imp(Itrain，Ci))×var(Imp(Itrain，Ci))， 
其中，avg(.)为期望公式，var(.)为方差公式； 
D2：选取前Ns个使得表现力函数最大的风格特征，以此作为特定服装视觉 元素Cs； 
E：推荐***对待推荐库中的服装图像进行特征提取，得到待推荐特征矩阵，计算所述服装风格元素在该待推荐图像中的待推荐比重向量： 
Irmd为待推荐图像； 
F：推荐***计算上述风格比重矩阵和待推荐比重向量的相似度，输出推荐结果。 
2.如权利要求1所述的基于服装组图的风格元素挖掘和推荐方法，其特征在于，所述步骤A具体包括步骤： 
A1：推荐***选择某一品牌和季度的时装发布会的服装图像，或不同风格的服装图像，建立任意指定服装图像集，以此推荐出的服装结果分别为符合相应风格类型，任意指定服装图像集内图像包含若干图像； 
A2：对任意指定服装图像集中的图像和待推荐库中的图像进行归一化操作，将图像大小归一到M*N。 
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