[发明专利]一种草图识别方法以及该方法在商品检索中的应用有效
| 申请号： | 201811036370.5 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109325529B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 赵鹏;冯晨成;韩莉 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/11;G06F16/53;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 合肥兴东知识产权代理有限公司 34148 | 代理人： | 商德平 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种草图识别方法，该方法包括以下步骤：S1.获取待处理图片；S2.对收集到的图片进行具有语义信息的部件分割，得到草图的部件图；S3.利用深度学习网络模型通过对部件图的识别,得出部件的标签；S4.将部件的语义信息同部件所属对象的语义信息相关联；S5.输出经过语义树得到的部件所属对象的标签。以及草图识别方法在商品检索中的应用，其特征在于，包括以下步骤：1)获取图片信息，2)检索系统利用所述草图识别方法，根据图片获得用户想要寻找的物品的标签，3)根据识别的标签，为用户推荐相应的商品。本发明提高了对完整草图识别的正确率，并且可以节约用户挑选商品的时间，增强用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 草图 识别 方法 以及 商品 检索 中的 应用 | ||
【主权项】：
1.一种草图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取待处理图片；S2.对收集到的图片进行具有语义信息的部件分割，得到草图的部件图；S3.利用深度学习网络模型通过对部件图的识别,得出部件的标签；S4.将部件的语义信息同部件所属对象的语义信息相关联，获得部件所属对象的标签。
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