一种基于图像识别与大数据的服饰推荐方法
专利汇可以提供一种基于图像识别与大数据的服饰推荐方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 将通过客观的 数据采集 和主观的人为需求输入，提供一种完善的智能服饰推荐方法；本发明提供一种适用于智能服饰推荐领域的针对人体外在特征和常见服饰的 图像识别 方法，一种服饰推荐数据的采集、分析、处理方法，基于上述方法的一种综合图像识别和 大数据 的具体服务与实现方法；本发明具有良好的有益效果，能为用户和商家两者搭建 桥梁 ，也能够使用户最大程度上获得较为满意的服饰推荐结果。，下面是一种基于图像识别与大数据的服饰推荐方法专利的具体信息内容。
1.一种基于图像识别与大数据的服饰推荐方法，其特征在于，包括：
通过人体外在特征图像识别方法获取与服饰推荐有关的人体外在信息，再通过常见服饰图像识别方法采集服饰信息，再运用一种有关服饰推荐数据的采集、分析、处理方法，最后综合上述一种有关服饰推荐数据的采集、分析、处理方法进行采取一种综合图像识别和大数据的服饰推荐具体服务与实现方法；
所述通过人体外在特征图像识别方法中包括:人体面部特征图像识别；人体身高特征图像识别，能够得出人体面部特征结果和人体身高特征结果；
所述通过常见服饰图像识别方法采集服饰信息中包括：判定服饰是否可以采用条形码识别；服饰条形码识别；主体颜色识别及其色系判定；服饰款式识别，能够得出相关服饰信息；
所述有关服饰推荐数据的采集、分析、处理方法中包括：人为地主动输入服饰推荐所需数据；接入互联网的公开信息被动输入服饰推荐所需数据；服饰推荐所需数据的分析与处理；
所述综合上述方法进行采取一种综合图像识别和大数据的服饰推荐具体服务与实现方法中包括：确定人体外表特征结果；确定服饰特征结果；确定主动输入服饰推荐所需数据结果；确定被动输入服饰推荐所需数据结果；用户行为习惯适应机制；用户个人与商家服饰推荐所需数据库的选择机制；用户个人服饰推荐所需数据库的运行机制；商家服饰推荐所需数据库的运行机制；服饰推荐处理单元进行最后的推荐结果呈现，
其特征，在于：
所述一种综合图像识别和大数据的服饰推荐具体服务与实现方法，包括：
确定人体外表特征结果；确定服饰特征结果；确定主动输入服饰推荐所需数据结果；确定被动输入服饰推荐所需数据结果；用户行为习惯适应机制；用户个人与商家服饰推荐所需数据库的选择机制；用户个人服饰推荐所需数据库的运行机制；商家服饰推荐所需数据库的运行机制；服饰推荐处理单元进行最后的推荐结果呈现；
其中，所述用户行为习惯适应机制，包括：
将每次人体外表特征结果、服饰特征结果、主动输入服饰推荐所需数据结果、被动输入服饰推荐所需数据结果进行统计，同样或类似结果出现较多的，在服饰推荐环节可以优先侧重相关结果，减少不必要的重复运算；
其中，所述用户个人与商家服饰推荐所需数据库的选择机制，包括：
对于用户而言存在两种服饰推荐选择方案，如果用户需要马上穿着相关服饰，可以选择用户个人服饰推荐所需数据库；如果用户需要购买并且不是马上穿着，可以选择商家服饰所需推荐数据库；
其中，所述用户个人服饰所需推荐数据库的运行机制，包括：
用户对个人已有服饰进行服饰图像识别；将服饰图像识别结果输入个人服饰推荐所需数据库；个人服饰推荐所需数据库综合用户人体外表特征结果、用户个人服饰特征结果、主动输入服饰推荐所需数据结果、被动输入服饰推荐所需数据结果、用户行为习惯适应机制向处理单元提供综合数据；
其中，所述商家服饰推荐所需数据库的运行机制，包括：
商家将要出售服饰进行服饰图像识别；将服饰图像识别结果输入商家服饰推荐所需数据库；商家服饰推荐数据所需库综合用户人体外表特征结果、商家服饰特征结果、主动输入服饰推荐所需数据结果、被动输入服饰推荐所需结果、用户行为习惯适应机制向处理单元提供综合数据；
其中，所述服饰推荐处理单元进行最后的推荐结果呈现，包括：
确定服饰推荐所需数据库的类型；对服饰推荐所需数据库所提供的数据进行处理进而完成服饰配对与推荐；向用户呈现服饰推荐结果；
其中，所述对服饰推荐所需数据库所提供的数据进行处理进而完成服饰配对与推荐，包括：
通过用户人体外在特征确定适合的基本服饰类型，再通过主动输入服饰推荐所需数据结果进一步的缩减具体适合的服饰，再参考被动输入服饰推荐所需数据结果进行进一步缩减具体适合的服饰，最后与已有的服饰推荐所需数据库中的服饰进行筛选与配对，确定最终推荐的服饰；
其中，所述向用户呈现服饰推荐结果，包括：
进行第一次服饰推荐结果呈现，如符合用户对所推荐服饰的要求，结束服饰推荐，确定服饰推荐结果，否则废弃服饰推荐结果，并提示进行下一次服饰推荐，直到符合用户对所推荐服饰的要求才结束提示。
2.根据权利要求 1 所述的方法，其特征在于，所述人体身高特征图像识别，包括：
通过摄像头获取人体全身图像；采用现有身高识别技术进行身高识别；得出人体身高特征结果；
其中，所述通过摄像头获取人体全身图像，包括：
进行第一次拍摄，如符合身高识别技术中分辨率要求，结束拍摄，确定人体全身图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合身高识别技术中分辨率要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合身高识别技术中角度要求，结束拍摄，确定人体全身图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合身高识别技术中角度要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合身高识别技术中背景要求，结束拍摄，确定人体全身图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合身高识别技术中背景要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合身高识别技术中光照要求，结束拍摄，确定人体全身图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合身高识别技术中光照要求才结束提示；
其中，所述采用现有身高识别技术进行身高识别，包括：
根据人脸特征划定身高识别参考线；根据参考线建立高度映射关系；根据高度映射关系计算当前个体目标高度；根据同一人脸特征划定一条上限参考线和一条下限参考线两条参考线，使要识别的人体相应的人脸特征位于所述两条参考线之间，并记录所述两条参考线的纵坐标；根据实际要获得的人体的相应人脸特征在两条参考线之间的映射关系纵坐标，获得该人体的身高；
其中，所述得出人体身高特征结果，包括：
得出身高数值并进行分类，一类身高数值范围小于160cm，二类身高数值大于等于
160cm并小于等于170cm，三类身高数值大于170cm并小于175cm，四类身高数值大于并等于
175cm小于180cm，五类身高数值大于并等于180cm。
3.根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述常见服饰的图像识别方法，包括：
判定服饰是否可以采用条形码识别；服饰条形码识别；主体颜色识别及其色系判定；服饰款式识别；
其中，判定服饰是否可以采用条形码识别，包括：
用户观察所述服饰是否含有与本申请相关的条形码，如有与之相关的条形码，则采取服饰条形码识别方法省略主体颜色识别及其色系判定、服饰款式识别两个步骤，直接进行总结归类；
用户观察所述服饰是否含有与本申请相关的条形码，如无与之相关的条形码，则采取主体颜色识别及其色系判定、服饰款式识别两个步骤，省略服饰条形码识别方法，直接进行总结归类；
其中，服饰条形码识别，包括：
建立服饰条形码数据库；生成服饰条形码数据；扫描条形码，得出条形码数据，并对应服饰条形码数据库相应服饰信息；
其中，所述建立服饰条形码数据库，包括：
每一个条形码对应相应的服饰信息，服饰信息中含有款式、穿着场合、码数、产地；
其中，主体颜色识别及其色系判定，包括：
通过图像识别确定服饰的主体颜色；确定主体颜色后对主体颜色进行色系判定；最后从冷色系、暖色系、中间色系三者其中一者中进行归类；
其中，服饰款式识别，包括：
建立服饰款式数据库；在服饰款式数据库中输入常见服饰款式图像信息与所属服饰款式；识别服饰图像，提取相关图像信息与服饰款式数据库配对；如服饰款式数据库能配对成功，则输出对应服饰款式，否则不输出。
4.根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述的一种有关服饰推荐数据的采集、分析、处理方法，包括：
人为地主动输入服饰推荐所需数据；接入互联网的公开信息被动输入服饰推荐所需数据；服饰推荐所需数据的分析与处理；
其中，人为地主动输入服饰推荐所需数据，包括：
主动输入使用者性别；主动输入使用者年龄；主动输入使用者可承受的购买服饰费用范围；主动输入使用者喜好的服饰风格；主动输入使用者即将穿着的场合；主动输入使用者想要的款式；
其中，接入互联网的公开信息被动输入服饰推荐所需数据，包括：
被动输入使用者当地实时天气情况；被动输入使用者当地的地理人文风俗特点；被动输入使用者的社交软件上公开的社交信息；被动输入当下潮流服饰的款式信息；
其中，所述被动输入使用者当地实时天气情况，包括：
使用者当地实时温度；使用者当地实时湿度；使用者当地实时风向与风力；使用者当地实时空气质量；
其中，服饰推荐所需数据的分析与处理，包括：
将主动输入的服饰推荐所需数据与被动输入的服饰推荐所需数据进行综合；如主动输入的服饰推荐所需数据与被动输入的服饰推荐所需数据存在差异，优先选择主动输入的服饰推荐所需数据；将处理后的信息归类反馈给推荐系统。
5.根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述人体面部特征图像识别，包括：通过摄像头获取人脸图像；初步判定人脸主要肤色和衰老程度；建立面部特征向量；在面像库进行比对与分析；得出人体面部特征结果；
其中，所述通过摄像头获取人脸图像，包括：
进行第一次拍摄，如符合人脸识别中人脸分辨率要求，结束拍摄，确定人脸图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合人脸识别中人脸分辨率要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合人脸识别中人脸角度要求，结束拍摄，确定人脸图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合人脸识别中人脸角度要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合人脸识别中人脸背景要求，结束拍摄，确定人脸图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合人脸识别中人脸背景要求才结束提示；
进行第一次拍摄，如符合人脸识别中人脸光照要求，结束拍摄，确定人脸图像，否则废弃所摄图像，并提示进行下一次拍摄，直到符合人脸识别中人脸光照要求才结束提示；
其中，所述人脸分辨率要求为36×27（ppi）；
其中，所述人脸角度要求为头部向左右肩膀倾斜度区间为-15°至+15°，头部俯仰角度区间为-20°至+20°，头部左右摇摆旋转角度区间为-10°至+10°；
其中，所述初步判定人脸主要肤色和衰老程度，包括：
建立肤色样本库和衰老程度样本库；建立脸部取样点，采集数据；进行面部纹理与颜色分析；对照已建立的样本库得出判定结果；
其中，所述建立面部特征向量，包括：
定位人脸图像主要器官；用结构属性特征表达人脸主要器官；利用可特征识别的模型进行信息处理；确定大致脸型；
其中，所述定位人脸图像主要器官是眼睛、鼻子、眉毛、耳朵、嘴巴，脸部外轮廓、下巴、额头；
其中，所述用结构属性特征表达人脸主要器官中结构属性特征是各器官之间的距离、角度、位置、大小、形状；
其中，所述利用可特征识别的模型进行信息处理中可特征识别的模型是基于空间直角坐标系而建立的多元三维向量；
其中，所述在面像库进行比对与分析，包括：
对常见脸型样本进行比对与分析；对常见人脸肤色样本进行比对与分析；对不同年龄段的肤质样本进行比对与分析；
其中，所述常见脸型样本可以是1.圆形脸型；2.椭圆形脸型；3.卵圆形脸型；4.倒卵圆形脸型；5.方形脸型；6.长方形脸型；7.梯形脸型；8.倒梯形脸型；9.菱形脸型；10.五角形脸型;应当说明的是，在本领域的专业技术人员通过其他脸型的专用术语皆能表达同样意思；
其中，所述常见人脸肤色样本可以是1.中性肤色；2.冷浅肤色；3.冷深肤色；4.暖浅肤色；5暖艳肤色；6.暖深肤色；
其中，所述不同年龄段的肤质样本可以是1.幼童时期；2.青春期发育时期；3.青年时期；4.中年时期；5.老年时期；
其中，所述得出人体面部特征结果，包括：
得出基本脸型特征；得出基本肤色结果；通过人脸肤质年龄特征初步得出使用者年龄。
一种基于图像识别与大数据的服饰推荐方法
技术领域
背景技术
发明内容
175cm小于180cm，五类身高数值大于并等于180cm。
具体实施方式
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