[发明专利]一种基于精粒度卷积神经网络的衣物推荐方法

摘要

一种基于精粒度卷积神经网络的衣物推荐方法,首先从电商网站收集多种类型的衣物图片以及不包含衣物的图片，并对这两种类型的图片进行标注。然后初始化卷积神经网络，使用标记好的图片训练卷积神经网络。推荐过程首先使用基于分割的目标区域选择方法选取用户输入图片中可能包含衣物的候选形状区域，通过特定的距离函数寻找训练图片数据库中最接近的图片并索引其对应的衣服类型标注。提取所有衣物区域的深度特征，进行链接并推荐评分，最终将推荐结果返回给用户。本发明提取的深度特征对于旋转、平移、尺度变化有很好的不变性，另外，基于分割的目标区域与相邻图片的推荐方法在一定程度上提高了推荐的准确性。

主权项

一种基于精粒度卷积神经网络的衣物推荐方法，其特征包括如下步骤：1)从互联网电商网站收集并建立包含多种衣物图片和非衣物图片的图片训练数据样本集，标注图片样本集中各种类型衣物所在的局部区域，并进行样本预处理；2)使用包含衣物以及不包含衣物的区域进行精粒度卷积神经网络的训练，训练完成的模型用于多种衣物区域的识别；3)用户输入待检测的图片，检测并识别图片中可能包含衣物的候选区域，对每一部分候选区域，在训练数据样本集中寻找外观最临近的样本；4)利用所述步骤3)得到的训练样本集中的临近样本，获取这些样本的深度特征以及衣物标注，将深度特征拼接成一个长向量并进行评价，并将评价得分作为最终的推荐分数返回给用户。