[发明专利]一种基于数据分析的个性化服装导购系统

权利要求书

1.一种基于数据分析的个性化服装导购系统，其特征在于：所述服装导购系统包括图像采集模块、图像处理模块、用户信息输入模块、模特模板数据库、相似度处理模块和服装搭配推送模块，所述图像采集模块用于采集用户的全身图像，所述图像处理模块用于对用户的全身图像进行识别并提取信息，所述用户信息输入模块供用户输入基础信息，所述模特模板数据库包括模特模板基础信息和服装搭配模板，所述相似度处理模块根据图像处理模块提取的信息和用户信息输入模块输入的基础信息计算用户与模特模板基础信息的整体相似度，并根据整体相似度筛选模特模板基础信息，所述服装搭配推送模块根据筛选出模特模板基础信息获取所对应的服装搭配模板，并对服装搭配模板作进一步筛选，将筛选出的服装搭配模板呈现给用户；

所述个性化服装导购系统的导购方法包括以下步骤：

步骤S1：摄像头拍摄用户，获取用户全身图像，对用户全身图像进行脸部识别并从中提取脸部特征信息，对用户全身图像进行身体部位的识别并从中提取每个身体部位轮廓信息；

步骤S2：输入用户基础信息，所述用户基础信息包括用户性别、身高信息及体重，所述身高信息包括用户身高、用户上半身身长用户下半身身长；

步骤S3：从预存有多个模特模板基础信息的模特模板数据库中筛选出与用户性别一致的模特模板基础信息，根据脸部特征信息、身体部位轮廓信息和用户基础信息计算该用户与上述模特模板基础信息整体相似度z1；

步骤S4：从上述模特模板基础信息中筛选出整体相似度z1大于相似度阈值的模特模板基础信息，获取这些模特模板基础信息所对应的服装搭配模板并呈现给用户观看，用户对所呈现的服装搭配模板进行打分，筛选出得分从高到底的前10套服装搭配模板，分别获取用户观看这10套服装搭配模板的浏览时间，计算用户对每套服装搭配模板的喜爱值W，筛选出喜爱值得分从高到底的前5套服装搭配模板，并将这5套服装搭配模板按照得分从高到底的顺序依次呈现给用户；

所述步骤S3中的计算用户与模特模板整体相似度z1包括以下步骤：

步骤S31：计算身材相似度x1=a1S0+a2S1+a3S3+a4M+a5Q,

其中，S0为身高相似度，S1为上半身身长相似度，S3为用户下半身身长相似度，M为用户体重相似度，Q 为用户上半身身长与下半身身长之比的相似度；a1为身高相似度所占权重，a2为用户上半身身长相似度所占权重， a3为用户下半身身长相似度所占权重，a4为用户体重相似度所占权重，a5为用户上半身身长与下半身身长之比的相似度所占权重；

步骤S32：计算整体相似度z1=b1x1+b2x2+b3x3，

其中，x1为身材相似度，x2为脸部特征相似度，x3为身体部位轮廓相似度，b1为身材相似度所占权重，b2为脸部特征相似度所占权重，b3为身体部位轮廓相似度所占权重；

所述步骤S4中用户对每套服装搭配模板的喜爱值W=v1t/T，其中，v1为该套服装搭配模板的得分，t为用户观看该套服装搭配模板的浏览时间，T为用户观看这10套服装搭配模板的浏览总时间；

所述脸部特征信息包括脸型，所述身体部位轮廓信息包括肩宽、髋围、胸围、腰围、大腿围和小腿围；

所述脸部特征相似度x2为脸型的相似度，所述身体部位轮廓相似度x3=f1p1+f2p2+f3p3+f4p4，其中，p1为肩宽与髋围之比的相似度，p2为胸围的相似度，p3为腰围的相似度，p4为大腿围与小腿围之比的相似度，f1为肩宽与髋围之比的相似度所占权重，f2为胸围的相似度所占权重，f3为腰围的相似度所占权重，f4为大腿围与小腿围之比的相似度所占权重。