基于肖像匹配度的婚恋交友推荐方法和系统
专利汇可以提供基于肖像匹配度的婚恋交友推荐方法和系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于肖像匹配度的婚恋及交友推荐方法和系统，包括以下步骤：a)采集用户肖像及其他信息并上传至 服务器 ；b)将肖像信息矢量化，并通过 降维 算法 大幅减少描述肖像特性的变量数；c) 抽取 部分图像组成训练集，用实验设计方法组成测试选择集供每个用户选择最符合交友要求的肖像；d)使用该数据和贝叶斯参数估计方法为每个用户建立肖像偏好离散选择模型；e)根据用户的其他交友要求过滤交友对象，将预选的交友对象肖像数据传送给匹配运算单元；f)通过肖像偏好度模型计算预选交友对象的匹配度；g)将符合匹配要求的交友对象推荐给用户。本 发明 通过对肖像数据的处理和匹配算法的改进改善了现存网络婚恋交友推荐系统的精准性，提升网络交友的有效性。，下面是基于肖像匹配度的婚恋交友推荐方法和系统专利的具体信息内容。
1.一种基于肖像匹配度的婚恋交友的推荐方法和系统，其特征在于，其主要系统结构包括：至少两个客户端11和12,网络服务器21,以及相关联的用户基本信息数据库31和用户肖像数据库32。
2.一种基于肖像匹配度的婚恋交友的推荐方法和系统，其特征在于，其主要功能模块包括：
a) 用户原始肖像采集单元100；
b) 用户原始肖像存储单元200；
c) 肖像矢量化数据转换单元300；
d) 肖像数据降维运算单元400；
e) 肖像降维数据存储单元500；
f) 肖像偏好建模训练模块600，包括用户肖像偏好度选择单元601以及用户肖像偏好建模运算单元602；
g) 用户匹配预选模块700, 包括用户其他信息存储单元701以及用户过滤筛选单元
702；
h) 肖像匹配运算单元800；
i) 交友对象推荐单元900。
3.一种基于肖像匹配度的婚恋交友的推荐方法和系统，其特征在于，其主要功能的实现一般包括下述步骤：
a) 从客户端采集用户的肖像信息和其他信息，并上传至网络服务器，分别储存于用户肖像数据库和用户其他基本信息数据库；
b) 将肖像数据库中的图像信息矢量化，并通过图像降维算法比如主成分分析算法大幅减少描述肖像特性的变量数，便于建模运算；
c) 抽取部分图像组成建模用的训练选择集，用适宜的实验设计方法比如部分因子正交排列方法，为每个用户选取一定数量的肖像组成建模用的测试选择集供用户选择最符合交友要求的肖像；
d) 使用用户肖像偏好选择的测试结果数据以及贝叶斯参数估计方法比如多层贝叶斯模型(Hierarchical Bayesian Method)为每个用户建立肖像偏好的离散选择模型(Discrete Choice Model)；
e) 通过用户的其他信息数据，根据用户的交友要求，或其他匹配度值过滤筛选交友对象，并提取符合筛选条件的交友对象并将其简化后的肖像数据传送给匹配运算单元；
f) 通过肖像偏好度离散选择模型为每个用户估算交友对象的匹配度，并按匹配度高低排列；
g) 根据用户自定的需求，将符合肖像匹配要求的交友对象及其相关信息通过客户端推荐给用户，其余对象则退回用户数据库，再次参与其他用户的匹配运算。
4.如权利要求3所述的方法和系统，其特征在于，步骤a 所述的用户信息采集具体包括以下特征：
a) 用户信息一般通过计算机或移动设备如手机或平板电脑中预置或下载的客户端软件采集；其中所述的用户信息包括姓名，性别，年龄，地理位置，学历，收入等，也可通过问卷形式回答一系列测试心理特质的问题，还包括由用户预先提供的对婚恋交友对象的一些基本要求；
b) 用户需要使用独立或内置于计算机或移动设备中的图像采集设备，比如计算机或手机的摄像头，或用数码相机拍照后通过数据线或其他方式传到联网设备；
d) 用于建模的肖像图片也可通过接入现有肖像数据库的方式采集，比如接入现有的身份证照片系统或者社交网络系统的图片库或者供研究用的公共照片库；
d) 所有这些信息再通过互联网上传到服务器，分别储存于相应的基本信息数据库或肖像数据库中。
5.如权利要求3所述的方法和系统，其特征在于，步骤b 所述的肖像信息矢量化的方法一般是将每张图像转化成一个对应的像素值的矩阵，每个变量对应一个像素位，每个像素的色彩信息如灰度值就是每个变量的值；所述步骤b中的降维方法主要有两种：一种是基于主成分分析算法(Principal Component Analysis)形成特征脸(Eigenface)，再将图像投影在特征脸的空间中，从而得到能最大可能地描述图像特征的投影数据；另一种方法是通过如弹性束图匹配算法(Elastic Bunch Graph Matching)等类似方法提取脸部的局部特征，形成多个能最有效解释图像差别的局部特征变量；这些算法通常可以将图片变量减少至100个甚至50个以下，大幅减少模型建立的运算量，从而提高运算效率。
6.如权利要求3所述的方法和系统，其特征在于，步骤c 和d 所述的用户肖像偏好离散模型的建立具体包括以下步骤：
a) 用户肖像偏好离散模型的建立首先需要构造具有适当属性组合的肖像选择集，原因是肖像涉及的像素变量就算在降维处理后仍然很多，远远超出现实应用中用户的评估范围；一般采用部分因子实验设计的方法获得组合平衡的选择集，每次随机从数据库提取一定数量的肖像展现在客户端的用户使用界面上，比如，通常可以为每个用户设计15－20个选择组，每个选择组显示至少2幅肖像图片，供用户选择出最贴近其交友对象要求的图片；
b) 在作选择时，用户可以作单选或多选，或者选择“以上都不符合”的选项，也可以对图片偏好度进行排序 ，选择结果一般以1或0表示；
c) 每张显示的图像的特性变量，图片ID，对应的选择集ID，对应的作选择的用户的ID及描述用户特性的变量，以及选择的结果共同构成建模数据库；
d) 在此基础上，为每个用户构建一个离散选择模型（Discrete Choice Model)，一般采用Logit，Probit及类似模型，尤其是多层贝叶斯多元logit模型(Hierarchical Bayesian Multinomial Logit Model)；该模型基于最大效用值原理，将某选择项被选中的概率定义为该选择项对某用户的效用值的指数函数除以所有选择项效用值的指数函数之和；运用贝叶斯原理，通过马可夫链蒙特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo Methods)等类似方法及吉布斯抽样方法（Gibbs Sampler）, 对每个用户的选择概率模型的变量参数进行估计，从而得到每个用户的肖像偏好离散选择模型。
7.如权利要求3所述的方法和系统，其特征在于，步骤e所述用户预选模块所指的用户其他信息包括用户个人基本信息如性别，年龄，身高，地域，学历，收入等，用户心理特质如价值观，个性特征，兴趣爱好，生活方式，沟通方式等，以及用户对婚恋交友对象的要求，比如交友对象的性别，年龄，身高，地理位置，学历，收入，家庭背景，心理特质等；用户可预先设置必要的筛选要求，也可以通过其他匹配系统如个人基本信息或心理特质匹配度信息自动帮助用户筛选适宜的交友对象。
8.如权利要求3所述的方法和系统，其特征在于，步骤g所述的交友推荐单元将步骤f中计算出的匹配度值较高的交友对象及对应的基本信息从服务器中调出并传送到客户端供用户浏览和挑选；该匹配度值的筛选区间可以由用户自定义或者由系统决定；每个用户还可以根据自己对隐私保密性要求的不同预设允许显示给对方的信息，也可自由选择进一步通过其他信息或更多的线上线下交流活动进行匹配测试，或者选择下一步的沟通方式。
9.一种基于肖像匹配度的婚恋交友的推荐方法和系统，其特征在于，其匹配运算的方式和步骤并不仅限于权利要求3的描述，比如，本发明所述的肖像匹配模型可以作为一个单独的婚恋交友推荐系统使用，也可以作为整体匹配算法的一个模块加入现有的推荐系统；另外，还可以根据用户个人对交友对方外在长相的重视度和要求，予以加权，调整肖像匹配在整个交友匹配度模型中的影响；同时，本发明所述的肖像匹配方法和系统在整个匹配过程中运用的时间和方式也可以根据整体匹配模型和个人特质及运算要求的不同而不同，比如，本系统可用于预先筛选交友对象，之后再通过其他个人信息和要求进行匹配度计算，也可先用其他信息筛选，再用本发明方法及系统加以确认，或者与其他匹配模块同时使用；本发明更进一步的改进在于，根据用户数据库的大小，服务器运算能力，及个人筛选条件的差别，预选及匹配运算可以分期分批分块的形式进行，从而更好地适应现实中运算资源的局限性。
10.一种基于肖像匹配度的婚恋交友的推荐方法和系统，其特征在于，该方法和系统的应用范围并不仅限于婚恋或日常交友，本发明所提供的一种计算肖像偏好的模型还可被用于任何其他适宜的应用领域，比如，在招聘领域，销售类的职位往往需要外貌特征给客户留下信任度高的印象，通过本发明所提供的计算肖像偏好的方法，可以从大量简历中识别和筛选那些外貌更具信任度特征的人作为候选人，从而提高招聘的有效性。
基于肖像匹配度的婚恋交友推荐方法和系统
技术领域
背景技术
b) 用户原始肖像存储单元200，一般放置在网络服务器上，用户通过有线或无线网络将肖像上传到服务器，形成原始肖像数据库。其中用于建模训练的图片也可通过接入现有公共数据库的形式将采集的肖像图片上传到服务器储存；
c) 用户肖像矢量化数据储存单元300，也就是与原始肖像对应的记录点阵像素值的数据库。每一幅肖像对应一个由像素值组成的矩阵，像素值是每一个像素对应的颜色信息，一般用像素的灰度值表示。比如一个N*N像素的图片对应的就是一个［1,N*N］的矩阵或者说长度为N*N的矢量。数据库的每行记录一个图像，每列代表组成该图像的一个变量，记录对应的像素值；
d) 用户肖像数据降维运算单元400， 因为每张图片对应大量的像素变量，对运算和建模造成很大压力，因此需要先将图片进行降维处理，通过CPU对原始肖像数据进行简化，形成较少的变量，从而大幅减少运算的资源要求，提高运算效率。一般采用主成分分析(Principal Component Analysis)等统计方法，将大量的像素值作降维处理，形成特征脸（Eigenface)作为变量。也可以通过提取图像局部特征的方法比如弹性束图匹配算法(Elastic Bunch Graph Matching)，形成多个能最有效解释图像差别的局部特征变量；
e) 用户肖像降维数据存储单元500，用于储存经过降维处理后的肖像数据。数据库每一行代表一张肖像图，每一列代表降维后形成的描述该图片的变量。如果是通过主成分分析方法形成的变量，一般称为特征脸(eigenface)。每张肖像图对应一组特征脸值。如果使用脸部特征记录方法，则每张肖像对应一组描述人脸特征的数值，比如眼睛的宽度和高度，两眼间距,额高等；
f) 用户肖像偏好建模训练模块600，经降维处理后的肖像一部分用于构成测试选择集，从而为每个用户建立肖像偏好的离散选择模型，包括以下两个子系统单元：
f1) 用户肖像偏好度选择单元601，一般预制于客户端，通过适宜的选择集实验设计方法，比如采用部分因子正交排列(Orthogonal Fractional Factorial Design)的方法，从训练图片数据库中随机提取多组图片选择集，供用户选择最贴近该用户交友要求的肖像。
一般可在客户端显示10－20组不同的肖像图片给每个用户，每组可包括至少2张不同的肖像图。用户可选择其中一张最符合本人交友要求的图片或者选择全部否决项；
f2) 用户肖像偏好建模运算单元602，使用简化后的肖像变量值以及肖像偏好度选择单元的联合分析测试结果，通过多层贝叶斯方法(Hierarchical Bayesian Method)，估算用户偏好的变量参数，从而为每一个用户的肖像偏好建立离散选择数学模型(Discrete Choice Model)；
g) 用户匹配预选模块700，为减少运算量，提高运算效率，一般可以通过用户的其他信息，比如个人基本信息，对交友对象的要求，或心理特质的匹配度等，对交友对象进行筛选，过滤一部分不符合基本要求的对象。同时，也可分期分批对数据库中的用户进行筛选，从而降低每次的运算资源要求。所述该模块包括以下两个子系统单元：
g1) 用户其他信息储存单元701，用于储存用户的其他信息，包括个人基本信息如性别，年龄，地理位置，教育，收入，家庭背景等，个人对交友对象的基本要求比如性别要求，年龄范围，身高等，以及相关心理特质问卷调查的结果。这些信息通过用户ID与用户的肖像信息一一对应；
g2) 用户过滤筛选单元702，通过用户的其他信息，包括个人的基本信息如性别，年龄，地域等交友匹配要求，以及心理特质的匹配度，或者其他预先设置的筛选条件，对数据库中的所有交友对象进行预选，挑出部分符合基本筛选条件的对象。根据用户数据库的大小和个人筛选条件的差别，也可以以分期分批的形式进行筛选。筛选后将符合条件的对象的简化肖像数据传送给匹配运算单元；
h) 肖像匹配运算单元800，将经过筛选的交友对象的简化肖像数据代入由本发明肖像偏好建模训练子系统模块600形成的个人肖像离散选择模型，计算每个对象满足该用户肖像偏好的可能性，从而作出双方匹配度的判断；
i) 交友对象推荐单元900，将匹配度高的交友对象推荐给该用户，同时提取该交友对象的基本信息，展现给该用户。一般预制于客户端设备如计算机，移动设备如手机，平板电脑，或其他电子设备中，通过有线或无线联网系统将相关信息传送给用户。用户也可根据自己对隐私的保密要求决定是否显示某项内容。
b) 将肖像数据库中的图像信息矢量化，并通过图像降维算法比如主成分分析算法大幅减少描述肖像特性的变量数，便于建模运算；
c) 抽取部分图像组成建模用的训练选择集数据库，用适宜的实验设计方法比如部分因子正交排列方法，为每个用户选取一定数量的肖像组成建模用的测试选择集供用户选择最符合交友要求的肖像；
d) 使用用户肖像偏好选择的测试结果数据以及多层贝叶斯参数估计方法
(Hierarchical Bayesian Method)为每个用户建立肖像偏好的离散选择模型(Discrete Choice Model)；
e) 通过用户的基本信息数据库，根据用户的其他交友要求过滤筛选交友对象，并提取符合筛选条件的交友对象的简化肖像数据传送给匹配运算单元；
f) 通过肖像偏好度离散选择模型为每个用户计算交友对象的匹配度，并按匹配度高低排列；
g) 根据用户自定的需求，将符合肖像匹配要求的交友对象通过客户端推荐给用户。
具体实施方式
b2) 计算平均脸及差值脸：
； ；
b3) 构建协方差矩阵：
，其中 ；
b4) 求协方差矩阵的特征值和特征向量，构造特征脸空间，一般采用Singular Value Decomposition (SVD) 方法，通过求解ATA的特征值和特征向量来获得，其中ATA的特征值为λi，特征向量为Vi，则特征值的贡献率为：
（一般取α= 99%）；
则原协方差矩阵的特征向量为：
；
而特征脸空间为：
;
b5) 将每幅肖像图的与平均脸的差值脸矢量投影到特征脸空间：
。
; 其中ε是随机变量， ；
c2) 用户n选择i的可能性即该选项i对用户n的效用值的指数函数除以所有选择函数效用值的指数函数之和，用公式表示为：
;
c3) 再通过贝叶斯方法估计参数，其公式可表示为：
,
其中 ， ;
,
其中 if and only if ;
,
其中 ;
，
其中 。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 监测人的日常生活活动 | 2020-05-11 | 858 |
| 一种连体式的套装脸盆 | 2020-05-14 | 947 |
| 一种鞋带固定器 | 2020-05-14 | 587 |
| 金融计费器 | 2020-05-12 | 619 |
| 化学材料盛水具、烧水具、蒸具及外壳、盖 | 2020-05-13 | 343 |
| 简易型日常生活活动能力训练装置 | 2020-05-11 | 938 |
| 一种双层升降柜 | 2020-05-14 | 15 |
| 利用虚拟现实的视觉障碍检测系统 | 2020-05-11 | 164 |
| 氧烟 | 2020-05-15 | 321 |
| 用于捕获和呈现具有认知障碍的对象的生活时间信息的系统和方法 | 2020-05-12 | 829 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
