[发明专利]一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法

说明书

本发明提供一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，包括将每个模特衣服图像与每个训练平面化衣服图像进行配对得到衣服图像匹配对；将训练模特衣服图像和训练平面化衣服图像输入至对生成对抗网络模型中的生成器和判别器中进行训练，得到含有已训练生成器和已训练判别器中已训练生成对抗网络模型；将待匹配模特衣服图像输入至已训练生成对抗网络模型中进行图像匹配，已训练生成对抗网络模型输入匹配到的训练平面化衣服图像；根据训练平面化衣服图像在预设衣服图像数据库中进行筛选并得到衣服推荐结果。本发明的一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，提高了推荐结果的精确度，避免了因切割衣服图像可能存在的背景及皮肤误差。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法。

背景技术

随着互联网的普及和发展，电子商务已经渗透到个人生活中，网上购物的理念逐渐深入人心。将网上购物和时尚深度融合，充分发挥互联网在购物领域的优越性和集成性，已经刻不容缓。包括电影、电视剧、时尚街拍的网络视频是互联网数据的一大组成部分，随着其数量和流量的飞跃性增长，视频用户群也在飞速扩大。视频中的明星同款往往会成为人们追捧的潮流，而这些同款中最大的组成部分便是服装。如何快速且准确的检索出居中明星同款并推荐给用户，成为了视频用户普遍关注的热点，研究结果能极大提升了周边产业转化率和用户体验满意度，互联网思维的发散更能挖掘出潜在的用户兴趣需求。

目前通常是通过物体识别算法获取衣服在图像中的所在坐标，根据坐标分割出衣服图像并将其放入数据库中进行检索，目前的推荐方法往往会因为背景或皮肤等噪音对推荐的精确度造成影响。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，其能解决目前的推荐方法往往会因为背景或皮肤等噪音对推荐的精确度造成影响的问题。

本发明提供目的采用以下技术方案实现：

一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，包括以下步骤：

步骤A、衣服图像配对，获取网络上的若干训练模特衣服图像和若干训练平面化衣服图像，将每个所述模特衣服图像与每个所述训练平面化衣服图像进行配对得到衣服图像匹配对；

步骤B、构建生成对抗网络模型，将所述训练模特衣服图像和所述训练平面化衣服图像输入至对所述生成对抗网络模型中的生成器和判别器中进行训练，得到含有已训练生成器和已训练判别器中已训练生成对抗网络模型；

步骤C、平面化图像匹配，将待匹配模特衣服图像输入至所述已训练生成对抗网络模型中进行图像匹配，所述已训练生成对抗网络模型输入匹配到的训练平面化衣服图像；

步骤D、衣服推荐，根据所述训练平面化衣服图像在预设衣服图像数据库中进行筛选并得到衣服推荐结果。

进一步地，所述步骤A包括：

步骤A1、获取若干训练模特衣服图像和若干训练平面化衣服图像，根据类别对所述训练模特衣服图像进行模特ID标定，根据类别对所述训练平面化衣服图像进行平面化ID标定；

步骤A2、根据所述模特ID和所述平面化ID对所述训练模特衣服图像和所述平面化衣服图像进行配对并得到衣服图像匹配对。

进一步地，所述模特ID包括上衣、外套、裤子、半身裙、连衣裙、连身裤，所述平面化ID包括上衣、外套、裤子、半身裙、连衣裙、连身裤。

进一步地，所述步骤A2具体为：当所述模特ID和所述平面化ID相同时，将所述模特ID对应的所述训练模特衣服图像与所述平面化ID对应的所述平面化衣服图像进行配对并得到衣服图像匹配对。

进一步地，所述步骤B包括：

步骤B1、将所述训练模特衣服输入至所述生成器中，所述生成器输出第一输出图像；