CN104281964A - 基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，构建消费特征模型，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型，构建产品信息库，获取消费特征信息，根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；将服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。本发明一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，通过所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，基于实时人体模型以及消费者的消费特征进行智能推荐，对产品推荐不能进行更加精确的定位，导致服饰产品推荐与消费需求仍存在极大的差异。

Description

基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***

技术领域

 本发明涉及一种服饰产品推荐辅助决策方法及***，尤其涉及一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***。

背景技术

随着技术的发展，在产品销售过程中也越来越体现在技术发展中。现有的产品推荐方案大多基于网络产品的选择，进行产品的分类综合，然后构建产品推荐辅助决策。由于随着工业社会的发展，服饰产品的数量和种类繁多，通常简单的分类服饰产品推荐，其推荐的服饰产品仍然数量庞大，不能更加有针对性的推荐。现有技术的服饰产品推荐，大多是基于其选择的产品进行同类的推荐，不能基于实时人体模型以及消费者的消费特征进行智能推荐，对产品推荐不能进行更加精确的定位，导致服饰产品推荐与消费需求仍存在极大的差异。

发明内容

本发明解决的技术问题是：构建一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，克服现有技术不能基于实时人体模型以及消费者的消费特征进行智能推荐，对产品推荐不能进行更加精确的定位，导致服饰产品推荐与消费需求仍存在极大的差异的技术问题。

本发明的技术方案是：提供一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，包括如下步骤：

构建消费特征模型：所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定； 

构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型；   

构建产品信息库：构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片；

获取消费特征信息：采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征；根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征；

确定消费水平等级：根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；

推荐决策：将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。

本发明的进一步技术方案是：所述消费特征库包括消费者的肤色特征，采集消费者的图像，所述消费者图像包括消费者的肤色图像，根据消费者的体态图像识别确定消费者的肤色特征。

本发明的进一步技术方案是：所述服饰产品信息包括文字信息，在推荐决策步骤中，所述服饰产品信息的文字信息展示在人体模型之外。

本发明的进一步技术方案是：在获取消费特征信息步骤中，包括输入消费特征信息，所述消费特征信息还包括消费者信息、产品消费信息中的一种或多种，所述产品消费信息包括价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息中的一种或多种,所述消费者信息包括消费者收入信息、年龄信息、性别信息中的一种或多种。

本发明的进一步技术方案是：在推荐决策步骤中，将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征、所述产品消费信息及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库。

本发明的进一步技术方案是：所述穿戴用品特征包括衣服特征、帽子特征、裤子特征、鞋子特征、手表特征、饰品特征、包的特征、皮带特征中的一种或多种穿戴用品特征。

本发明的进一步技术方案是：还包括将该待推荐产品方案生成二维码，供用户扫描该二维码进行下载或交易。

本发明的技术方案是：构建一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策***，包括构建消费特征模型的消费特征构建模块、构建人体模型的人体模型构建模块、构建服饰产品信息库的产品信息构建模块、获取消费特征信息的消费特征信息获取模块、确定消费水平等级的消费水平等级确定模块、推荐决策的决定推荐模块，所述消费特征构建模块构建消费特征模型，所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定；所述产品信息构建模块构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片；所述人体模型构建模块采集人体体型数据，构建人体模型；所述消费特征信息获取模块采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征；所述消费特征信息获取模块根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征；所述消费水平等级确定模块根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；所述决定推荐模块将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。

本发明的进一步技术方案是：其特征在于，还包括信息输入模块，所述信息输入模块输入消费者信息或者产品消费信息中的一种或多种，所述产品消费信息包括价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息中的一种或多种,所述消费者信息包括消费者收入信息、年龄信息、性别信息中的一种或多种。

本发明的进一步技术方案是：还包括手势交互模块，所述手势交互模块根据用户的头部的俯仰方向和偏转方向和手势确定交互，所述手势交互模块用于消费者选择产品时进行交互确定。 

本发明的技术效果是：构建一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，构建消费特征模型：所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型，构建产品信息库，获取消费特征信息，根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。本发明一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，通过所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，基于实时人体模型以及消费者的消费特征进行智能推荐，对产品推荐不能进行更加精确的定位，导致服饰产品推荐与消费需求仍存在极大的差异。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的手势交互模块结构示意图。

图3为本发明的手势交互示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：提供一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，包括如下步骤：

构建消费特征模型：所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。

具体实施过程如下：消费水平等级根据消费能力来划分，主要根据消费者能消费的价值高低来确定。本专利申请技术方案，主要依据消费特征信息来判断消费者的消费能力，然后按消费能力将其归入相应的消费水平特级。所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征。所述穿戴用品特征包括衣服特征、帽子特征、裤子特征、鞋子特征、手表特征、饰品特征、包的特征、皮带特征中的一种或多种穿戴用品特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种。穿戴用品能实时体现消费者一定的消费能力，比如，通过消费者的所述穿戴用品特征来体现时，通过穿戴用品的价值可以大致确定其消费水平等级。所述消费特征库包括消费者的性别特征、年龄特征。

所述消费水平等级根据所述消费特征信息划分，具体方式很多，由于消费特征信息与相应消费等级对应，但其基本原理是所述消费水平等级根据所述消费特征信息划分。具体实施例中，实施例一：所述消费水平等级以具体数字进行量化划分：比如，100元以下、100元至200元等，以具体数字进行划分，然后，将具体的消费特征信息与相应消费等级对应。实施例二：直接划分消费水平等级，然后将具体的消费特征信息与相应消费等级对应，比如：消费水平等级1、消费水平等级2等，然后分别将具体的消费特征信息与相应消费等级对应。

构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型。具体实施过程如下：采集人体体形数据，主要通过摄像，截取人体体型图像，然后获取人体体型数据，通过人体体型数据构建人体模型。

构建产品信息库：构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片。

具体实施过程如下：首先将服饰产品以其本身特征按常规进行分类，比如性别特征、年龄特征进行分类。然后再将各类服饰产品按消费水平等级分类，产品信息库中的各服饰产品也与消费水平等级关联。所述服饰产品信息包括服饰产品图片。

获取消费特征信息：采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征；根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征。

具体实施过程如下：预先构建的穿戴用品特征库，穿戴用品特征库主要包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标等图像。采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像。穿戴用品特征图像包括衣服特征图像、帽子特征图像、裤子特征图像、鞋子特征图像、手表特征图像、饰品特征图像、包的特征图像、皮带特征图像中的一种或多种，然后截取其含有穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种的图像部分，对其中的穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标进行识别，对比预先构建的穿戴用品特征库中的穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标，根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级。根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征，具体实施过程：采集消费者的面部图像，根据预采集的男女多种面部图像，设计区分男女性别的图像算法，然后通过消费者的面部图像判定其性别特征。对于需要根据性别特征推荐产品的时候，选择相应性别特征的产品进行推荐。同样，采集消费者的面部图像，根据预采集的多个年龄段的人的面部图像，设计区分年龄段的人的图像算法，然后通过消费者的面部图像判定其年龄特征。对于需要根据年龄特征推荐产品的时候，选择相应年龄特征的产品进行推荐。

确定消费水平等级：根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级。

推荐决策：将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，调用该服饰产品图片，将该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。在采集过程中，人体模型的构建与真人的大小比例与服饰产品图片与服饰产品本身的大小比例是一致的，保证服饰产品图片形成在所述人体模型上展示的真实性。

本发明的优选实施方式是：所述服饰产品信息包括文字信息，在推荐决策步骤中，所述服饰产品信息的文字信息展示在人体模型之外。所述文字信息为服饰产品的介绍信息，在所述服饰产品形成在人体模型上进行展示时，相应服饰产品的文字信息展示在人体模型之外，即在人体模型上下左右均可，方便服饰的展示和文字的展示。

本发明的优选实施方式是：还包括通过设备直接输入消费特征信息，所述消费特征信息还包括消费者信息、产品消费信息中的一种或多种，所述产品消费信息包括价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息中的一种或多种,所述消费者信息包括消费者收入信息、年龄信息、性别信息中的一种或多种。比如直接输入消费者收入信息，直接以该输入信息确定其消费水平等级，输入年龄信息和性别信息，直接以此确定其年龄特征、性别特征。输入其要求的产品价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息，直接将以该类价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息的产品进行推荐。

本发明的优选实施方式是：所述消费特征库包括消费者的体态特征，采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者的体态图像，根据消费者的体态图像识别确定消费者的体态特征。具体实施过程：采集消费者的体态图像，根据消费者的体态图像识别获取消费者的体型数据，然后构建消费者的体态特征。选择产品时，调用相应体态特征的产品。

本发明的优选实施方式是：所述消费特征库包括消费者的肤色特征，采集消费者的图像，所述消费者图像还包括消费者的肤色图像，根据消费者的体态图像识别确定消费者的肤色特征。具体实施过程：采集消费者的肤色图像，根据消费者的肤色图像识别获取消费者的肤色，选择产品时，调用相应肤色特征的产品。

本发明的优选实施方式是：用户选择产品后，形成产品选择方案，将该产品选择方案生成二维码，用来上传或者供用户扫描该二维码下载或交易。具体实施过程：用户从推荐的产品中选择产品后，形成产品选择方案，将该产品选择方案生成二维码，用来上传或者供用户扫描该二维码下载或交易。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：构建一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策***，包括构建消费特征模型的消费特征构建模块1、构建人体模型的人体模型构建模块7、构建服饰产品信息库的产品信息构建模块2、获取消费特征信息的消费特征信息获取模块9、确定消费水平等级的消费水平等级确定模块3、推荐决策的决定推荐模块4，所述消费特征构建模块1构建消费特征模型，所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。所述产品信息构建模块2构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片。所述人体模型构建模块7采集人体体型数据，构建人体模型。所述消费特征信息获取模块9采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征。所述消费特征信息获取模块9根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征；所述消费水平等级确定模块3根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；所述决定推荐模块4将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。

如图1所示，具体实施过程如下：所述消费特征构建模块1构建消费特征模型, 所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。

具体实施过程如下：消费水平等级根据消费能力来划分，主要根据消费者能消费的价值高低来确定。本专利申请技术方案，主要依据消费特征信息来判断消费者的消费能力，然后按消费能力将其归入相应的消费水平特级。所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征。所述穿戴用品特征包括衣服特征、帽子特征、裤子特征、鞋子特征、手表特征、饰品特征、包的特征、皮带特征中的一种或多种穿戴用品特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种。穿戴用品能实时体现消费者一定的消费能力，比如，通过消费者的所述穿戴用品特征来体现时，通过穿戴用品的价值可以大致确定其消费水平等级。所述消费特征库包括消费者的性别特征、年龄特征。

所述消费水平等级根据所述消费特征信息划分，具体方式很多，由于消费特征信息与相应消费等级对应，但其基本原理是所述消费水平等级根据所述消费特征信息划分。具体实施例中，实施例一：所述消费水平等级以具体数字进行量化划分：比如，100元以下、100元至200元等，以具体数字进行划分，然后，将具体的消费特征信息与相应消费等级对应。实施例二：直接划分消费水平等级，然后将具体的消费特征信息与相应消费等级对应，比如：消费水平等级1、消费水平等级2等，然后分别将具体的消费特征信息与相应消费等级对应。

人体模型构建模块7采集人体体型数据，构建人体模型。具体实施过程如下：采集人体体形数据，主要通过摄像，截取人体体型图像，然后获取人体体型数据，人体模型构建模块7通过人体体型数据构建人体模型。

产品信息库构建模块2构建产品信息库，首先将服饰产品以其本身特征按常规进行分类，比如性别特征、年龄特征进行分类。然后再将各类服饰产品按消费水平等级分类，产品信息库中的各服饰产品也与消费水平等级关联。所述服饰产品信息包括服饰产品图片。

预先构建的穿戴用品特征库，穿戴用品特征库主要包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标等图像。采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像。穿戴用品特征图像包括衣服特征图像、帽子特征图像、裤子特征图像、鞋子特征图像、手表特征图像、饰品特征图像、包的特征图像、皮带特征图像中的一种或多种，然后截取其含有穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种的图像部分，消费特征信息获取模块9对其中的穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标进行识别获取消费特征信息。对比预先构建的穿戴用品特征库中的穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标，根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级。根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征，具体实施过程：采集消费者的面部图像，根据预采集的男女多种面部图像，设计区分男女性别的图像算法，然后通过消费者的面部图像判定其性别特征。对于需要根据性别特征推荐产品的时候，选择相应性别特征的产品进行推荐。同样，采集消费者的面部图像，根据预采集的多个年龄段的人的面部图像，设计区分年龄段的人的图像算法，然后通过消费者的面部图像判定其年龄特征。对于需要根据年龄特征推荐产品的时候，选择相应年龄特征的产品进行推荐。消费水平等级确定模块3根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级。

决定推荐模块4将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。具体实施过程如下：将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，调用该服饰产品图片，将该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。在采集过程中，人体模型的构建与真人的大小比例与服饰产品图片与服饰产品本身的大小比例是一致的，保证服饰产品图片形成在所述人体模型上展示的真实性。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：所述穿戴用品特征包括衣服特征、帽子特征、裤子特征、鞋子特征、手表特征、饰品特征、包的特征、皮带特征中的一种或多种穿戴用品特征。所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种。还包括穿戴用品特征采集模块5、穿戴用品特征获取模块6，采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者穿戴用品特征图像，穿戴用品特征获取模块6根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种获取其穿戴用品特征，在消费特征模型中，构建穿戴用品特征库，通过将识别的穿戴用品特征与穿戴用品特征库中的穿戴用品特征进行对比，确定其消费水平等级。

如图2所示，本发明的优选实施方式是：还包括手势交互模块8，所述手势交互模块8用于消费者选择产品时进行交互确定。手势交互模块8包括运动检测模块81、交互确定模块82和显示控制模块83。运动检测模块81用于检测用户的头部的俯仰方向和偏转方向和手势。例如，运动检测模块81可检测和确定用户的视线方向和手势动作。交互确定模块82可根据运动检测模块81检测的用户的多种类型的动作和姿态来确定将要进行的交互操作。

如图2、图3所示，将对运动检测模块81的操作过程进行详细描述。运动检测模块81可包括视线捕捉模块811和手势追踪模块812。其中，视线捕捉模块811用于从图像数据中获取用户的视线方向，即通过从图像数据中检测用户的头部姿势来获得用户的视线方向。头部的姿势主要由头部俯仰和头部偏转来体现。相应地，在图像中的头部区域分别估计头部的俯仰角和偏转角，从而基于所述俯仰角和偏转角来合成相应的头部姿势，从而得到用户的视线方向。手势追踪模块812用于追踪和识别用户的手势动作。例如，手势追踪模块812可从获取的图像数据中追踪和识别用户的手势动作。***预先定义手势的动作和指令，交互确定模块82可根据由运动检测模块81检测到的用户的头部俯仰和头部偏转以及手势动作来确定将要进行的交互操作。例如，交互确定模块82可根据由视线捕捉模块811确定的用户视线方向和手势追踪模块812确定的用户指示方向来确定是否进入交互操作姿态，并根据后续的用户的手势动作和视线方向确定将要执行的交互操作。也就是说，交互确定模块82可根据用户视线方向和用手势动作来确定交互操作的开始或结束。具体地，当视线捕捉模块811确定用户的视线方向和手势追踪模块812确定的用户的单一手势均指向在显示设备C上显示的某个目标，即，视线方向和手势的指示方向的交汇之处具有特定的显示目标超过预定时间时，交互确定模块82可确定用户想要开始进行交互以对显示目标进行操作。在对显示目标进行操作的过程中，交互确定模块82确定用户视线和单一手势方向中的至少一个是否仍然保持在该显示目标上。当用户视线和单一手势均未保持在该目标之上时，交互确定模块82可确定用户停止与该显示目标的交互操作。通过以上的方式，可更加准确地确定用户是否开始或者结束交互操作，从而提高了交互操作的准确性。

本发明的技术效果是：本发明专利构建一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，构建消费特征模型：所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定。构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型，构建产品信息库，获取消费特征信息，根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。本发明一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法及***，通过所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，基于实时人体模型以及消费者的消费特征进行智能推荐，对产品推荐不能进行更加精确的定位，导致服饰产品推荐与消费需求仍存在极大的差异。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，包括如下步骤：

构建消费特征模型：所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定； 

构建实时人体模型：采集人体体型数据，构建人体模型；   

构建产品信息库：构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片；

获取消费特征信息：采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征；根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征；

确定消费水平等级：根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；

推荐决策：将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。

2.根据权利要求1所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，所述消费特征库包括消费者的肤色特征，采集消费者的图像，所述消费者图像包括消费者的肤色图像，根据消费者的体态图像识别确定消费者的肤色特征。

3.根据权利要求1所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，所述服饰产品信息包括文字信息，在推荐决策步骤中，所述服饰产品信息的文字信息展示在人体模型之外。

4.根据权利要求1所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，在获取消费特征信息步骤中，包括输入消费特征信息，所述消费特征信息还包括消费者信息、产品消费信息中的一种或多种，所述产品消费信息包括价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息中的一种或多种,所述消费者信息包括消费者收入信息、年龄信息、性别信息中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，在推荐决策步骤中，将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征、所述产品消费信息及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库。

6.根据权利要求1所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，所述穿戴用品特征包括衣服特征、帽子特征、裤子特征、鞋子特征、手表特征、饰品特征、包的特征、皮带特征中的一种或多种穿戴用品特征。

7.根据权利要求1所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策方法，其特征在于，还包括将该待推荐产品方案生成二维码，供用户扫描该二维码进行下载或交易。

8. 一种基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策***，其特征在于，包括构建消费特征模型的消费特征构建模块、构建人体模型的人体模型构建模块、构建服饰产品信息库的产品信息构建模块、获取消费特征信息的消费特征信息获取模块、确定消费水平等级的消费水平等级确定模块、推荐决策的决定推荐模块，所述消费特征构建模块构建消费特征模型，所述消费特征模型包括消费水平等级和消费特征信息，所述消费特征信息包括穿戴用品特征、性别特征、年龄特征，所述穿戴用品特征包括穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种，所述消费水平等级根据所述消费特征信息确定；所述产品信息构建模块构建服饰产品信息库，将不同种类服饰产品信息按消费水平等级、性别特征、年龄特征分类，所述服饰产品信息包括服饰产品图片；所述人体模型构建模块采集人体体型数据，构建人体模型；所述消费特征信息获取模块采集消费者的消费特征图像，所述消费特征图像包括消费者图像和穿戴用品特征图像，根据消费者穿戴用品特征图像识别穿戴用品的品牌、穿戴用品的标志图案、商标中的一种或多种确定其穿戴用品特征；所述消费特征信息获取模块根据消费者的图像识别获取消费者的性别特征和年龄特征；所述消费水平等级确定模块根据获取的穿戴用品特征及消费特征模型，确定该消费者的消费水平等级；所述决定推荐模块将服饰产品信息根据消费者的消费水平等级、性别特征、年龄特征及选择的产品种类生成待推荐服饰产品信息库，用户选择待推荐服饰产品，该服饰产品图片形成在所述人体模型上进行展示。

9.根据权利要求8所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策***，其特征在于，其特征在于，还包括信息输入模块，所述信息输入模块输入消费者信息或者产品消费信息中的一种或多种，所述产品消费信息包括价格信息、颜色信息、款式信息、产品偏好信息中的一种或多种,所述消费者信息包括消费者收入信息、年龄信息、性别信息中的一种或多种。

10.根据权利要求8所述基于实时人体模型的服饰产品推荐辅助决策***，其特征在于，还包括手势交互模块，所述手势交互模块根据用户的头部的俯仰方向和偏转方向和手势确定交互，所述手势交互模块用于消费者选择产品时进行交互确定。