[发明专利]一种商品的图片导航方法

权利要求书

1.一种商品的图片导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1终端的线上系统通过图像识别模块提取用户界面上显示图片内的商品图像的数字视觉特征，选取且标记所述商品图像为语义区域标签，再将语义区域标签制成热点链接；

S2终端的线下系统搜集图片，对图片内的商品图像通过图像识别模块提取数字视觉特征，获取并标记所述商品图像为语义区域标签，并储存在图片数据库中；

S3用户点击热点链接，终端的导航模块会检索该热点链接对应的语义区域标签，并在图片数据库中进行数字视觉特征匹配，再通过用户界面将包含有相同或相似的商品图像的图片呈现给用户；

所述步骤S1或S2中，语义区域标签的选取并标记采用深度神经网络方法和/或人工标签方法；

采用深度神经网络选取并划出图片中的语义区域，再由人工在该语义区域打上标签；

或者，采用深度神经网络划出图片中的语义区域并打上标签，由人工进行抽样纠正；

或者，使用人工标签的结果去训练深度神经网络，以提升深度神经网络的精确度；

或者，把深度神经网络打标签的结果的一部分交给人工标签进行二次标签，比较两种标签的吻合度，以判断深度神经网络方法的精确度；

所述步骤S1或S2中，商品图像的语义区域标签还包括定义图片搜索范围的语义信息，用于实现图片数据库内的商品图像的相似性搜索；

所述步骤S3中，终端实现商品图像的数字视觉特征匹配采用余弦相似度的计算方法，计算公式如下：

$similarity=cos\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{A\·B}{\left|\right|A\left|\right|\left|\right|B\left|\right|}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{A}_i\×B_i}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(A_i\right)}^2}\×\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(B_i\right)}^2}}$

其中，A为用户查询的语义区域标签的数字视觉特征；B为图片数据库中的相关语义区域标签的数字视觉特征；i取自然数。