[发明专利]一种服装推荐系统

说明书

本发明属于服装推荐技术领域，公开了一种服装推荐系统，包括信息采集单元、服装分类单元、服装推荐单元、服装推送单元。信息采集单元用于对用户信息、环境信息、服装信息进行采集，构建服装数据集，得到用户标签、环境标签；服装分类单元用于对服装数据集中的服装进行识别分类，得到服装标签；服装推荐单元用于根据标签信息对服装数据集中的服装进行筛选，得到推荐服装信息；服装推送单元用于对推荐服装信息进行排序、实时显示。本发明可以根据顾客本身及其所处环境给出最适合的服装推荐，能够大大提高推荐的准确性。

技术领域

本发明属于服装推荐技术领域，更具体地，涉及一种服装推荐系统。

背景技术

目前，随着服装制造业的飞速发展，服装产品已经变得十分多元化，伴随服装领域和互联网领域的融合，更快的销售需求成为了两个领域融合的必然要求。智能服装推荐系统因此被创造，该推荐系统的目的是准确快速地为顾客推荐适合自己的服装，节省服装制造业中的宣传、保存等成本，大大加快服装领域的发展。

但是，现有的技术方案还无法达到智能服装推荐的要求。例如，一种现有技术通过图像分析处理，结合服装元素分类基础数据，分析各类服装的风格元素，从而得到特定风格元素的服装搭配；这种方式所关联的相关点太少，最后得到的推荐结果的准确性不够准确。另一种现有技术采用简单的词语进行检索，获得类似的服装推荐，但是该方法的过程过于繁琐，需要不断的输入对服装的要求，也没有达到智能服装推荐的要求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种服装推荐系统，其目的在于能够更加准确全面的为顾客推荐服装。

本发明提供一种服装推荐系统，包括：信息采集单元、服装分类单元、服装推荐单元、服装推送单元；

所述信息采集单元用于对用户信息、环境信息、服装信息进行采集，构建服装数据集；用于根据所述用户信息、所述环境信息分别得到用户标签、环境标签；

所述服装分类单元用于对所述服装数据集中的服装进行识别分类，得到服装标签；

所述服装推荐单元用于根据标签信息对所述服装数据集中的服装进行筛选，得到推荐服装信息；

所述服装推送单元用于对所述推荐服装信息进行排序、实时显示。

优选的，所述信息采集单元包括：用户信息采集模块、环境信息采集模块、服装信息采集模块；

所述用户信息采集模块用于对用户个人基本信息进行采集；

所述环境信息采集模块用于对用户所处环境信息进行采集；

所述服装信息采集模块用于对用户服装信息进行采集，并建立所述服装数据集；

其中，所述用户信息采集模块包括：输入子模块和解析子模块；

所述输入子模块用于用户输入参数信息，所述参数信息包括脸部信息和人物信息，所述脸部信息包括正脸照、侧脸照，所述人物信息为年龄、性别、身高、体重、职业信息、三围信息中的至少一种；

所述解析子模块用基于深度卷积神经网络的智能图像识别方法，根据所述参数信息得到所述用户标签。

优选的，所述解析子模块采用基于深度卷积神经网络对所述脸部信息进行识别分类；所述基于深度卷积神经网络的智能图像识别方法包括：

从网络上爬取脸部图像及与其对应的标签描述作为训练集；

对训练集中的图片进行裁剪做预处理，输入至一个a层网络模型中，然后进行卷积、池化处理得到特征向量，对得到的特征向量进行多分类得到输出标签，然后与输入标签进行对比得到误差，通过损失函数进行反向传播更新权重，优化网络模型，得到训练好的用户标签模型；

将待识别的脸部信息输入至训练好的用户标签模型，得到用户标签。