[发明专利]一种基于图像内容的服装分类和推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于图像内容的服装分类和推荐方法，属计算机视觉技术领域。本发明包括对建立的人脸图像集合训练分类模型及构建服装推荐的依据；对需要进行服装推荐的人脸图像进行服装推荐。本发明这种基于图像内容的服装分类和推荐方法为服装推荐提供了高准确性、高效率和高个性化的方法。通过引入四季色彩理论可以满足用户更高的个性化需求；数据集的分类及处理可以为服装推荐计算提高效率；评分模块的加入可以将服装推荐计算方法根据单个用户进一步进行优化，满足了用户个性化的需求，该方法使得服装推荐的准确性随着使用次数的增加而增加。

主权项

1.一种基于图像内容的服装分类和推荐方法，其特征在于：包括对建立的人脸图像集合训练分类模型及构建服装推荐的依据；对需要进行服装推荐的人脸图像进行服装推荐；所述对建立的人脸图像集合训练分类模型及构建服装推荐的依据包括：对建立的人脸图像集合A＝{A_i,i＝1,...,n}中的图像根据四季色彩理论分为四类，分别对每类图像中每一个人脸图像的皮肤、头发和瞳孔三个位置进行颜色提取，得到发色、肤色和瞳色的颜色数据，并将颜色数据的格式转换为HSV格式，接着对转换为HSV格式的发色、肤色和瞳色的颜色数据采用支持向量机进行训练，得到训练好的模型；分别对服装图像集合D＝{D_j,j＝1,...,m}中的每一个图像人工添加释文标签，接着将图像集合中的每一个图像及其对应的释文标签储存到服装数据集中，作为后期服装推荐的依据；其中，释文标签包括颜色标签L₁和风格标签L₂，颜色标签L₁的格式为HSV格式，风格标签L₂包括11类：百搭、淑女、日韩、简约欧美、英伦学院、通勤、中性、田园森女、街头朋克、甜美洛丽塔和民族；所述对需要进行服装推荐的人脸图像B进行服装推荐包括：Step1、对输入的需要进行服装推荐的人脸图像B的皮肤、头发和瞳孔三个位置进行颜色提取，得到发色、肤色和瞳色的颜色数据，并将颜色数据的格式转换为HSV格式；将训练好的模型对需要进行服装推荐的人脸图像B转换为HSV格式的发色、肤色和瞳色的颜色数据进行分类，得到输入的需要进行服装推荐的人脸图像B所属的色彩季节P，并根据所属的色彩季节P得出对应的色彩区间C；其中，色彩季节S分为春季P₁、夏季P₂、秋季P₃、冬季P₄；Step2、根据需要进行服装推荐的人脸图像B对应的色彩区间C及用户选择的风格标签，从得到的服装数据集中为需要进行服装推荐的人脸图像B所代表的用户推荐服装；Step3、让需要进行服装推荐的人脸图像B所代表的用户对步骤Step2.2中推荐的服装进行评分，将评分后图像放入推荐图像集E中；E包括用户信息、用户评分的图像及图像的评分；Step4、如果需要进行服装推荐的人脸图像B所代表的用户是第一次进行服装推荐，则结束；否则，对步骤Step2中推荐的服装根据推荐图像集E中图像的评分高低重新进行推荐。