[发明专利]面向时尚电商的街拍推荐系统

摘要

本发明涉及一种结合人物检测的面向时尚街拍的电商推荐系统，包括图像特征提取和检索模块，基于卷积神经网络进行特征提取，用于建立特征集，构造最近邻搜索图；人物目标检测模块，用于识别目标人物在街拍中的位置；人物图像分割模块，用于将含有人物图像的轮廓分割出来；相似搜索模块用于按照用户上传图像的特征预测在电商数据中最相似的多件商品，本发明能够部署在面向时尚服装的电商网站中，有效地提高服装图像搜索的识别率和准确度，对时尚领域的电商购买转化率的提高有着显著的作用。

主权项

1.一种面向时尚电商的街拍推荐系统，其特征在于，包括：离线时尚电商数据集构建模块，获取公开的电商平台数据的子集，电商平台数据包括图像和商品文字信息，将子集中某些关键项有空缺的电商平台数据删除，并按照其中的一级分类进行归类，并剔除与时尚无关的商品，最终获得完整的时尚电商数据集；实时特征提取和最近邻搜索模块，使用卷积神经网络ResNet对时尚电商数据集进行特征提取，卷积神经网络ResNet的最后一层Softmax去除，增加需要的512维全连接层，使用ImageNet进行模型迁移，在特征提取完成后，将特征组成的数据集依次插入由Hnswlib算法定义的图结构中，最终根据商品分类建立不同的图数据，并保存在文件中；人物识别与背景噪声分离模块，用户向人物识别与背景噪声分离模块输入街拍图片，由人物识别与背景噪声分离模块对用户输入的街拍图片进行预处理，通过Faster RCNN模块将街拍图片中背景和关键人物区分开来，使得能够将整体人物框定并切割开来，再使用Faster FCN网络进行背景的噪声处理，使得能够将整体人物的轮廓完整的呈现出来；时尚商品分类模块，使用电商平台分类数据进行分类器训练，训练数据为预先分类好的商品图片数据经由ResNet特征提取以后组成的数据集，分类器的类型是随机森林分类器，并对其参数进行调优，最后建立前端基于HighChart的分类动态图表，可视化地展示其分类结果。