[发明专利]一种衣服推荐管理方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及衣服推荐技术领域，尤其涉及一种衣服推荐管理方法及系统。

背景技术

目前的衣物推荐和管理系统有两个功能——日常搭配推荐功能和衣物管理功能。现有中存在将协同过滤推荐算法应用于在衣物管理方面，另外，也有基于参数的衣物管理方法。

协同过滤推荐算法主要分为两种：基于用户的协同过滤推荐算法和基于物品的协同过滤推荐算法。

基于用户的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户，同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U*U—>R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。

基于项目的协同过滤算法与基于用户的协同过滤算法不一样的是，基于项目的协同过滤算法计算项目之间的相似度，从而预测用户评分。该算法可以预先计算项目之间的相似度，这样可提高性能。

而基于参数的衣物管理方法主要是为每件衣服都建立一个项，项中包括衣服购买来的样子以及衣服的购买日期，当衣服购买的期限超过一定时间就发出提醒，提醒用户对该衣服进行处理。

协同过滤推荐算法和基于参数的衣物管理算法虽是现在用途比较广泛的算法，但它们都有各自的缺点。

基于用户的协同过滤算法是根据与用户相似的其他用户来为当前用户推荐新的物品，基于物品的协同过滤算法是根据物品之间的相似度来为用户推荐物品，而这两种算法所推荐的物品通常是当前用户所没有的物品，并且这两种算法是基于大数据量下的算法，其响应时间较长，无法快速给用户提供推荐。

此方法所实现的功能较为简单，没有依据衣物的具体情况来分析衣服的去向。例如衣服长时间没穿、衣服变形等情况，以及根据衣服的相应情况来进行衣物的丢弃、捐赠等处理。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种衣服推荐管理方法及系统，可以为用户推荐衣服及冗余衣服的管理，为用户着装提供便利。

为了解决上述问题，本发明提出了一种衣服推荐管理方法，所述方法包括：

对用户的着装进行拍照，获得包含衣服的照片；

对所述包含衣服的照片进行分割，获得衣服图片；

对所述衣服图片添加标签；

根据衣服对应的标签检索该类标签的衣服；

为用户推荐该类标签的衣服。

优选地，在所述对所述包含衣服的照片进行分割，获得衣服图片的步骤之后，还包括：

对所述衣服图片进行冗余衣服的检测。

优选地，所述对所述衣服图片进行冗余衣服的检测的步骤，包括：

对所述衣服图片进行图像匹配处理；

检测图片中的衣服是否存在缺陷。

优选地，在所述检测图片中的衣服是否存在缺陷的步骤之后，还包括：

检测该件衣服最近的穿着时间。

优选地，所述对所述衣服图片进行图像匹配处理的步骤，包括：

对所述衣服图片中的衣服进行特征向量提取；

对提取后的特征向量进行匹配，获得匹配结果。

优选地，所述对所述衣服图片中的衣服进行特征向量提取步骤，包括：

对所述衣服图片中的衣服进行尺度空间极值点检测，获取关键特征点；

对所述关键特征点进行定位；

对所述关键特征点进行方向分配；

生成特征描述子。

相应地，本发明还提供一种衣服推荐管理系统，所述系统包括：

摄像头模块，用于对用户的着装进行拍照，获得包含衣服的照片；

图像识别模块，用于对所述包含衣服的照片进行分割，获得衣服图片；并对所述衣服图片添加标签；

衣服推荐模块，用于根据衣服对应的标签检索该类标签的衣服，为用户推荐该类标签的衣服。

优选地，所述系统还包括：

冗余衣服检测模块，用于对所述衣服图片进行冗余衣服的检测。

优选地，所述冗余衣服检测模块包括：

匹配处理单元，用于对所述衣服图片进行图像匹配处理；

检测单元，用于检测图片中的衣服是否存在缺陷。

优选地，所述匹配处理单元包括：

对所述衣服图片中的衣服进行特征向量提取；

对提取后的特征向量进行匹配，获得匹配结果。