一种确定商品图片的款式信息的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种确定商品图片的款式信息的方法及装置。该方法包括：确定商品的款式分类规则，基于所述款式分类规则获取相应款式分类的商品样本图片；对所述商品样本图片进行预处理得到训练图片；基于所述训练图片的款式参数对所述训练图片进行卷积神经网络训练，确定出图片训练模型；将待识别商品图片在所述图片款式识别模型中进行识别，确定出所述待识别商品图片的款式参数；根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息。利用本申请实施例提供的技术方案可以提高商品图片的款式信息识别准确率，为用户提供准确的款式导购。

Method and device for determining style information of commodity pictures

The embodiment of the present invention discloses a method and a device for determining the style information of a commodity picture. The method includes: determining style classification rules of goods, merchandise samples to obtain the corresponding picture styles of classifying the styles of classification rules based on the commodity sample; preprocess training images; the training style parameters of images for training of the convolutional neural network training picture based on the determined image training model; to identify goods picture recognition in the image style model, determine the style parameters to identify the pictures of goods; according to the parameters of the recognition style pictures of goods are determined to identify commodity picture style information. The technical proposal provided by the embodiment of the utility model can improve the accuracy of the information identification of the pictures of the goods, and provide the accurate style shopping guide for the users.

【技术实现步骤摘要】
一种确定商品图片的款式信息的方法及装置
本申请涉及图像信息处理
，特别涉及一种确定商品图片的款式信息的方法及装置。
技术介绍
随着互联网消费时代的发展，人们可以在一淘、淘宝以及天猫商城等提供在线商品搜索和在线购物的服务平台来挑选自己喜爱的商品。其中商品的款式是用户最关心的商品属性之一，准确的款式导购可以提高用户体验和成交转化率。目前商品的款式信息主要依赖于商家自主填写的文字信息。一旦商家填写的款式信息不准确，往往会导致在线购物网不能准确展示出用户搜索的商品的款式信息。并且由于商品的款式受主观因素影响较大，不同商家填写的款式较为混乱，没有统一确认方式，这样会导致展示给用户的商品展示效果参差不齐，不仅影响商品成交转化率，也降低了用户体验。同时，由于互联网信息的爆发性增长，通过人工方式确定商品的款式信息也会消耗大量的人工和时间成本，降低了商品款式信息的处理效率。
技术实现思路
本申请实施例的目的是提供一种确定商品图片的款式信息的方法及装置，以根据商品的图片，通过图像处理技术来确定商品图片中商品的款式信息，为用户提供准确的款式导购，改善用户体验。本申请提供一种确定商品图片的款式信息的方法及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定商品图片的款式信息的方法，其特征在于，所述方法包括：确定商品的款式分类规则，基于所述款式分类规则获取相应款式分类的商品样本图片；对所述商品样本图片进行预处理得到训练图片；基于所述训练图片的款式参数对所述训练图片进行卷积神经网络训练，确定出图片训练模型；将待识别商品图片在所述图片款式识别模型中进行识别，确定出所述待识别商品图片的款式参数；根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息。

【技术特征摘要】
1.一种确定商品图片的款式信息的方法，其特征在于，所述方法包括：确定商品的款式分类规则，基于所述款式分类规则获取相应款式分类的商品样本图片；对所述商品样本图片进行预处理得到训练图片；基于所述训练图片的款式参数对所述训练图片进行卷积神经网络训练，确定出图片训练模型；将待识别商品图片在所述图片款式识别模型中进行识别，确定出所述待识别商品图片的款式参数；根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述商品样本图片进行预处理得到训练图片包括：在所述商品样本图片中提取商品主体，形成商品主体图片；将所述商品主体图片的长边缩放为第一预设值，相应的，所述商品主体图片的短边按照所述长边缩放的比例进行等比例缩放，得到缩放后图片；将所述缩放后图片内嵌到边长为所述第一预设值的正方形框中，得到内嵌后图片；将所述内嵌后图片在边长为第二预设值的正方形图片上进行随机覆盖，得到预设数量的训练图片，所述第二预设值大于第一预设值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练图片的款式参数对所述训练图片进行卷积神经网络训练，确定出图片训练模型包括：将所述训练图片输入预先设置的卷积神经网络进行训练；调整所述卷积神经网络中参数直至所述卷积神经网络的当前输出参数与商品样本图片的款式参数相匹配，将当前输出参数对应的卷积神经网络作为图片训练模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先设置的卷积神经网络包括：三卷积层、一层全联通层、一层Relu层以及一层Dropout层。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预先设置的卷积神经网络被设置成，包括：包括16个卷积核的第一卷积层；以及与所述第一卷积层相连的包括32个卷积核的第二卷积层；以及与所述第二卷积层相连的包括64个卷积核的第三卷积层；以及与所述第三卷积层相连的全联通层；以及与所述全联通层相连的Relu层；以及与所述Relu层相连的Dropout层。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息包括：根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息的概率值；将所述概率值中最高值的所对应的款式信息作为所述待识别商品图片的款式信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息包括：根据所述待识别商品图片的款式参数确定所述待识别商品图片的款式信息的概率值；比较所述概率值中的最高值与预设阈值的大小；当所述比较的结果为所述最高值大于所述预设阈值时，将所述最高值所对应的款式信息作为所述待识别商品图片的款式信息；否则，将预设款式信息作为所述待识别商品图片的款式信息。8.一种确定商品图片的款式信息的装置，其特征在于，所述装置包括：分类规则确定模块，用于确定商品的款式分类规...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯子明，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY