[发明专利]用于衣物穿搭推荐的方法及装置、设备

权利要求书

1.一种用于衣物穿搭推荐的方法，其特征在于，包括：

获取包含一件或多件待穿搭衣物的待穿搭图片；

将所述待穿搭图片输入配置的多标签单模型中，得到待穿搭衣物属性特征向量；

根据获取的每张待推荐图片的推荐衣物属性特征向量，以及，所述待穿搭衣物属性特征向量，确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片，并进行推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含一件或多件待穿搭衣物的待穿搭图片之前，包括：

将每个标定了衣物属性特征向量的衣物样本图片，输入多标签分类卷积神经网络中进行深度学习，生成并保存所述多标签单模型以及对应的模型参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片之前，包括：

将设定推荐数据库中的每张待推荐图片，输入所述多标签单模型中，通过对应模型参数，预测得到每张待推荐图片对应的推荐衣物属性特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片包括：

从获取的每张待推荐图片组成的第一推荐图库中，剔除至少一种衣物属性信息不满足设定条件的图片，形成第二推荐图库；

根据所述第二推荐图库中，每张待推荐图片的推荐衣物属性特征向量，以及，所述待穿搭衣物属性特征向量，确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片包括：

确定所述待穿搭衣物属性特征向量为(t₁，s₁，c₁，m₁)，以及确定每张待推荐图片的推荐衣物属性特征向量为(T’_i，S’_i，C’_i，M’_i)，其中，t为衣物类型属性信息，s为衣物风格属性信息，c为衣物颜色属性信息，m为以为衣物材质属性信息；

通过公式(1)，将与设定推荐衣物匹配的第i张待推荐图片确定为第一待推荐图片；

其中，α+β+γ+δ＝1，α、β、γ、δ分别代表类型属性信息，风格属性信息，颜色属性信息，以及材质属性信息的权重系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含一件或多件待穿搭衣物的待穿搭图片包括：

接收衣橱发送的用户视频信息，其中，所述用户视频信息是所述衣橱确定用户处于设定位置时通过图像采集设备采集的；

根据所述用户视频信息，得到包含一件或多件待穿搭衣物的待穿搭图片。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述进行推荐包括：

确定每张所述第一待推荐图片对应的衣物推荐信息；

向终端发送所述第一待推荐图片以及对应所述衣物推荐信息。

8.一种用于衣物穿搭推荐的装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取包含一件或多件待穿搭衣物的待穿搭图片；

预测模块，被配置为将所述待穿搭图片输入配置的多标签单模型中，得到待穿搭衣物属性特征向量；

推荐模块，被配置为根据获取的每张待推荐图片的推荐衣物属性特征向量，以及，所述待穿搭衣物属性特征向量，确定至少一张待推荐图片为第一待推荐图片，并进行推荐。

9.一种用于衣物穿搭推荐的装置，该装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述用于衣物穿搭推荐的方法。

10.一种设备，其特征在于，包括如权利要求8或9所述用于衣物穿搭推荐的装置。