[发明专利]面向时尚电商的街拍推荐系统

权利要求书

1.一种面向时尚电商的街拍推荐系统，其特征在于，包括：

离线时尚电商数据集构建模块，获取公开的电商平台数据的子集，电商平台数据包括图像和商品文字信息，将子集中某些关键项有空缺的电商平台数据删除，并按照其中的一级分类进行归类，并剔除与时尚无关的商品，最终获得完整的时尚电商数据集；

实时特征提取和最近邻搜索模块，使用卷积神经网络ResNet对时尚电商数据集进行特征提取，卷积神经网络ResNet的最后一层Softmax去除，增加需要的512维全连接层，使用ImageNet进行模型迁移，在特征提取完成后，将特征组成的数据集依次插入由Hnswlib算法定义的图结构中，最终根据商品分类建立不同的图数据，并保存在文件中；

人物识别与背景噪声分离模块，用户向人物识别与背景噪声分离模块输入街拍图片，由人物识别与背景噪声分离模块对用户输入的街拍图片进行预处理，通过Faster RCNN模块将街拍图片中背景和关键人物区分开来，使得能够将整体人物框定并切割开来，再使用Faster FCN网络进行背景的噪声处理，使得能够将整体人物的轮廓完整的呈现出来；

时尚商品分类模块，使用电商平台分类数据进行分类器训练，训练数据为预先分类好的商品图片数据经由ResNet特征提取以后组成的数据集，分类器的类型是随机森林分类器，并对其参数进行调优，最后建立前端基于HighChart的分类动态图表，可视化地展示其分类结果。

2.如权利要求1所述的一种面向时尚电商的街拍推荐系统，其特征在于，所述人物识别与背景噪声分离模块中，所述Faster FCN网络的作用是通过其RPN和分类器网络进行图像选择框的框定和类别的识别，类别定义为人后即可识别人物位置，FCN则是通过上采样和下采样进行像素级别的图像分类，将人轮廓内的像素识别为人物的类别，并去除背景的噪声。

3.如权利要求1所述的一种面向时尚电商的街拍推荐系统，其特征在于，所述FasterRCNN模块包括：卷积层，用于提取服装图像的特征映射，该特征图被后续的RPN层和全连接层共享；RPN层，通过SoftMax激活函数判断检测框属于前景或者背景，再利用边框回归修正检测框得到候选区；池化层，用于输入卷积层的特征映射和RPN层的候选区，结合二者的信息提取出候选特征图；分类器层，利用提取出的候选特征图计算候选区的类别，同时再次边框回归获得检测框最终的精确位置得到服装图像的人像的位置。

4.如权利要求1所述的一种面向时尚电商的街拍推荐系统，其特征在于，所述FasterFCN网络包括：全卷积层、分类器层、上采样层，其中，全卷积层用于提取服装图像的特征；分类器层用来捕获语义/上下文信息，使用类似图像分类的手段来解释上下文的含义；上采样层用来恢复原图片的位置信息，精确定位每一个像素点的位置。