一种基于图像的搜索购物方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像的搜索购物方法，首先用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器，在服务器端对上传的商品图片进行特征分类，提取图像特征值，使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索；继而服务器根据相似商品的搜索结果，将搜索到的商品图片以及商品信息推荐给用户。由于结合商品图片的图像特征值，检索时可以更为准确地搜索到所需的商品，同时避免了进一步人工基于视觉特征进行检索或搜索，提高了在知道所需商品外观的情况下搜索购物的便捷性和准确度。并且现有的手持终端一般都具有照相功能，用户在商场或其他场所看到关注的商品可以拍照发到服务器上准确便捷地搜索到商品图片以及商品信息进行购物。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子商务
，具体地是涉及。
技术介绍
电子商务中，传统搜索购物方法是基于商品分类检索或关键词搜索进行的，然而，由于商品种类繁多，同一种商品也具有多种不同型号，检索或搜索的准确度不高，需要逐个查看检索或搜索到的商品，这样用户对于商品的搜索购物还存在一定的繁琐。随着电子商务的迅速发展，传统的基于文字的搜索购物方法已经不能满足用户的需求，商品对用户的吸引多是基于视觉特征的吸引，用户更加希望可以通过商品图片就能得到商品信息和购买信息，可以在看到心动商品时即时通过终端搜索商品信息和购买信息进行购物。因此，本专利技术的专利技术人亟需构思一种新技术以改善其问题。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是:，包括如下步骤:S1:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器，在服务器端对上传的商品图片进行特征分类，提取图像特征值，使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索；S2:根据相似商品的搜索结果，将搜索到的商品图片以及商品信息推荐给用户。优选地，在所述步骤SI之前还包括商品图片索引文件的建立，其具体包括如下步骤:从各大购物网站获得商品图片和商品信息，存入服务器视觉特征数据库中；获取视觉特征数据库中商品图片的图像特征值；图像特征值按照商品在购物网站中商品分类的类别，分类别在视觉特征数据库中建立商品图片的索引文件，并存储在服务器上。在一个优选地实施例中，所述步骤SI具体包括:Sll:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器；S12:服务器接收图片后采用并行K均值聚类算法对商品图片实现聚类，所述商品图片由多个视觉关键词构成的特征聚类向量表示；S13:对聚类得到的每个类分别建立索引，并提取图像特征值；S14:在最相似的索引中，通过使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索。在另一个优选地实施例中，所述步骤SI具体包括:Sll:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器；S12:服务器接收图片后采用模糊k-NN分类算法对商品图片实现聚类，所述商品图片由多个视觉关键词构成的特征聚类向量表示；S13:对聚类得到的每个类分别建立索引，并提取图像特征值；S14:在最相似的索引中，通过使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索。优选地，所述图像特征值包括但不限于颜色特征和纹理特征。采用上述技术方案，本专利技术至少包括如下有益效果:本专利技术所述的基于图像的搜索购物方法，由于结合商品图片的图像特征值，这样检索时，更为准确地搜索到所需的商品，同时避免了进一步人工基于视觉特征进行检索或搜索，提高了在知道所需商品外观的情况下搜索购物的便捷性和准确度。并且现有的手持终端如智能手机、平板电脑都具有照相功能，用户在商场或其他等场所看到关注的商品可以拍照发到服务器上准确便捷地搜索到商品图片以及商品信息进行购物。【附图说明】图1为本专利技术所述的基于图像的搜索购物方法的流程图。【具体实施方式】下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。如图1所示，为符合本专利技术的，包括如下步骤:S1:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器，在服务器端对上传的商品图片进行特征分类，提取图像特征值，使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索；S2:根据相似商品的搜索结果，将搜索到的商品图片以及商品信息推荐给用户。优选地，在所述步骤SI之前还包括商品图片索引文件的建立，其具体包括如下步骤:从各大购物网站获得商品图片和商品信息，存入服务器视觉特征数据库中；获取视觉特征数据库中商品图片的图像特征值；图像特征值按照商品在购物网站中商品分类的类别，分类别在视觉特征数据库中建立商品图片的索引文件，并存储在服务器上。优选地，所述步骤SI具体包括:Sll:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器；S12:服务器接收图片后采用并行K均值聚类算法对商品图片实现聚类，所述商品图片由多个视觉关键词构成的特征聚类向量表示；所述K均值聚类算法为本领域技术人员的常规技术手段，故此处不再赘述。S13:对聚类得到的每个类分别建立索引，并提取图像特征值；S14:在最相似的索引中，通过使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索。优选地，所述步骤SI具体包括:Sll:用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器；S12:服务器接收图片后采用模糊k-NN分类算法对商品图片实现聚类，所述商品图片由多个视觉关键词构成的特征聚类向量表示；所述模糊k-NN分类算法为本领域技术人员的常规技术手段，故此处不再赘述。S13:对聚类得到的每个类分别建立索引，并提取图当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像的搜索购物方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：用户从终端上传需要搜索的商品图片至服务器，在服务器端对上传的商品图片进行特征分类，提取图像特征值，使用得到的图像特征值在商品图片索引文件中进行搜索；S2：根据相似商品的搜索结果，将搜索到的商品图片以及商品信息推荐给用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黄裕新，束兰，
申请(专利权)人：苏州搜客信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32