[发明专利]一种服装智能搭配推荐方法

权利要求书

1.一种服装智能搭配推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，建立上下装搭配评分模型：采集服装图像作为样本图像，建立影响服装搭配的关键要素及每个要素的不同水平的评分模型，并通过和资深服装领域专家讨论正负混杂的搭配示例图，获知关键要素在服装搭配规则中所占的权重比例；

步骤2，对已采集服装图像进行标注工作；

步骤3，对需标注的各要素的每个水平分别进行编码，标记为0-35个特征向量；

步骤4，构建卷积神经网络，接着对训练集中的图像数据进行识别、训练，待损失函数趋近于收敛时停止，拟合函数并保存模型；

步骤5，用测试集中数据进行多次测试实验，依据结果列出混淆矩阵，绘制ROC曲线，得到进一步的评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种服装智能搭配推荐方法，其特征在于：所述步骤1中，正负混杂的搭配示例图包括：以人工获取的多张搭配良好的成对上下装图像作为正例以及以服装专业研究人员自行组合不搭配的上下装作为负例。

3.根据权利要求2所述的一种服装智能搭配推荐方法，其特征在于：所述步骤1中，搭配示例图中正例与负例的比例为4:1。

4.根据权利要求1所述的一种服装智能搭配推荐方法，其特征在于：所述步骤2中，对已采集服装图像的标注包括：对每个单品图像标注该服装的风格、主色调、款式、廓形特征以及对每对上下装标注该对服装的搭配综合评分。